1维卷积神经网络的卷积层

一维卷积神经网络的卷积层是由若干个一维卷积核组成的，每个卷积核的大小与深度都是事先定义好的。卷积层的输入是一个一维的张量，比如一维的时间序列数据。

每个卷积核通过滑动窗口的方式在输入张量上进行卷积操作，计算出一个新的一维张量作为该卷积核的输出。卷积核的大小和步长决定了输出张量的大小，而卷积核的深度则决定了输出张量的深度。

一维卷积神经网络的卷积层可以用于对时间序列数据进行特征提取，比如语音识别、文本分类等任务。