在前一节中介绍的传统深层中枢神经系统是专门针对图像和视频等2D数据而设计的。这就是为什么他们经常被称为“2D有线电视新闻网”。作为一种替代方案,最近开发了一种被称为1D卷积神经网络(1D神经网络)的2D神经网络的改进版本[45–54]。这些研究表明,对于某些应用,1D CNNs是有利的,因此在处理1D信号方面优于1D cnns。下面的reasons:There在1D和2D卷积的计算复杂性方面有很大的不同,即,具有与KxKkernel卷积的NX维度的图像将具有计算复杂性~O(N2K2 ),而在相应的1d卷积(具有相同维度的NandK)中,这是~O(NK)..这意味着在同等条件下(相同的配置、网络和超参数),1D有线电视网的计算复杂度明显低于二维有线电视网。As:总体观察,特别是在最近的研究中,大多数一维CNN应用程序都使用了紧凑(具有1-2个隐藏CNN层)配置,网络具有
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