CNN 的一维卷积
1D convolution for CNN
在 Keras 中，有一个用于 CNN 的一维卷积的特殊函数：
keras.layers.Conv1D(filters, kernel_size, strides=1, padding='valid', data_format='channels_last', dilation_rate=1, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, kernel_constraint=None, bias_constraint=None)
有没有办法在 MATLAB 中做同样的事情？
如果您的 MATLAB 版本是 R2016a 或更高版本，您应该能够将 2d-conv 层 (convolution2dLayer) 与 1x1 FilterSize 一起使用以获得“1d-conv 行为”。
您需要将激活函数指定为单独的层。
在 Keras 中，有一个用于 CNN 的一维卷积的特殊函数：
keras.layers.Conv1D(filters, kernel_size, strides=1, padding='valid', data_format='channels_last', dilation_rate=1, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, kernel_constraint=None, bias_constraint=None)
有没有办法在 MATLAB 中做同样的事情？
如果您的 MATLAB 版本是 R2016a 或更高版本，您应该能够将 2d-conv 层 (convolution2dLayer) 与 1x1 FilterSize 一起使用以获得“1d-conv 行为”。
您需要将激活函数指定为单独的层。