Блог

Я пытаюсь использовать сверточную сеть для извлечения некоторых конкретных функций временных рядов. Сигнал содержит некоторый медленно изменяющийся компонент характеристик сигнала высокой амплитуды и малой амплитуды (на две величины меньше), которые я хочу, чтобы моя сеть изучила. В моем случае последовательность из [1,2,1] и [101,102,101] является одним и тем же классом объектов. Однако в случае сверточного уровня вторая последовательность, вероятно, скорее соответствовала бы некоторому плоскому фильтру. (Или, может быть, мое предположение неверно)

Существуют ли какие-либо средства для удаления постоянной составляющей или медленно меняющегося компонента из сигнала, или я должен просто предварительно обработать данные, прежде чем передавать их в сеть?

Сети моделируют скорость изменений. Скорость изменения в них обоих одинакова, она будет учиться сама. Просто передайте ему данные. Если это данные временных рядов, попробуйте слои LSTM Conv.