Python 如何使ResNet适应时间序列数据
我正在尝试使用（ResNet）。到目前为止，我已经使用Keras实现了时间序列数据分类的简单卷积（conv1D） 现在，我正在尝试使用Keras构建ResNet，但在尝试将其适应于时间序列数据时遇到了一些困难。Keras中ResNet或Nasnet的大多数实现（比如or）都使用conv2D实现（这对于图像来说很有意义）Python 如何使ResNet适应时间序列数据,python,machine-learning,keras,resnet,Python,Machine Learning,Keras,Resnet,我正在尝试使用（ResNet）。到目前为止，我已经使用Keras实现了时间序列数据分类的简单卷积（conv1D） 现在，我正在尝试使用Keras构建ResNet，但在尝试将其适应于时间序列数据时遇到了一些困难。Keras中ResNet或Nasnet的大多数实现（比如or）都使用conv2D实现（这对于图像来说很有意义） 有人能帮我实现这个时间序列数据吗？你知道这篇论文吗？如果没有，你应该去看看。作者提供了不同模型的非常全面的概述，包括根据时间序列分类调整的ResNet实现 可以找到他们的ResN
有人能帮我实现这个时间序列数据吗？你知道这篇论文吗？如果没有，你应该去看看。作者提供了不同模型的非常全面的概述，包括根据时间序列分类调整的ResNet实现 可以找到他们的ResNet的Keras/Tensorflow实现 更新：可以找到时间序列数据的最新版本的ResNet（和其他分类器）