一维深度卷积神经网络抑郁识别代码

以下是一维深度卷积神经网络抑郁识别的代码示例，需要使用keras库：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv1D, MaxPooling1D, Flatten
from keras.optimizers import Adam

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Conv1D(32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(1000, 1)))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(Conv1D(64, kernel_size=3, activation='relu'))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(optimizer=Adam(lr=0.0001), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test))

其中，X_train和y_train分别是训练数据集的特征和标签，X_test和y_test分别是测试数据集的特征和标签。模型中包含两个卷积层和一个全连接层，最后输出一个sigmoid激活函数的输出层，用于预测二元分类结果。