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 ...
原文：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，以增强深度学习方法从强噪声信号中学习特征的能力，并且取得较高的故障诊断准确率。软阈值化作为非线性层，嵌入到深度神经网络之中，以去除不重要的特征 ...
2020-08-30 09:25 0 544 推荐指数：
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