cnn卷积神经网络一维

对于一维的卷积神经网络，其核心思想是通过卷积层提取输入序列的特征，再经过池化层缩小特征图的大小，最后通过全连接层输出结果。在一维卷积中，卷积核只在一个方向上移动，可以处理文本、时间序列等一维数据。

常用的一维卷积神经网络模型包括：

1. TextCNN：用于文本分类，先将每个单词转换为词向量，再通过一维卷积提取特征，最后经过全连接层输出分类结果。

2. WaveNet：用于语音识别和生成，通过多层一维卷积扩展感受野，提取更长的时间序列特征，同时使用残差连接和门控卷积优化模型。

3. TCN：一种膨胀卷积网络，可以捕捉不同尺度的特征，在许多时序预测任务中表现优异。