深度残差收缩网络：一种深度学习的故障诊断方法
翻译仅为学习，欢迎转载。 【题目】Deep Residual Shrinkage Networks for Fault Diagnosis【翻译】基于深度残差收缩网络的故障诊断 Abstract (摘要) 【翻译】本文提出了一种新的深度学习方法，即深度残差收缩网络，以增强深度 ...
原文：故障诊断深度学习方法：残差收缩网络
残差收缩网络是残差网络的一种改进，其实是残差网络 注意力机制和软阈值函数的集成。 在一定程度上，残差收缩网络的工作原理，可以理解为：通过注意力机制注意到不重要的特征，通过软阈值函数将它们置为零 或者说，通过注意力机制注意到重要的特征，将它们保留下来，加强深度神经网络从含噪声信号中提取有用特征的能力。 .为什么要提出残差收缩网络呢 首先，在对样本进行分类的时候，样本中不可避免地会有一些噪声，就像高斯 ...
2020-07-31 21:00 0 469 推荐指数：
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