cominput = origin_input[:, :, 1:] output = concatenate( [Conv1D(kernel_size=3, filters=64, activation='relu', padding='same')(tf.expand_dims(cominput[:, :, ts], axis=-1)) for ts in range(features-1)], axis=-1) output = Dense(64, activation='relu')(output) res = Conv1D(kernel_size=1, filters=64, activation='relu')(tf.expand_dims(origin_input[:, :, 0], axis=-1))

这段代码的作用是对原始风电功率序列进行卷积操作，提取序列中的特征信息。首先，将原始序列的第一个维度切片，得到除第一个时间步外的其它时间步的数据。接着，通过 for 循环遍历时间步，将每个时间步的数据利用卷积神经网络进行卷积操作，得到对应的特征图。然后，将所有特征图通过 concatenate 函数进行拼接，得到一个三维张量。接下来，将这个三维张量通过一个全连接层进行降维和转换，最终得到一个二维张量。最后，将原始序列的第一个时间步的数据利用卷积神经网络进行卷积操作，得到一个特征图。将这个特征图与之前得到的二维张量进行残差连接，得到最终的特征表示。

相关问题

origin_input = Input(shape=(time_step, features)) cominput = origin_input[:, :, 1:] output = concatenate( [Conv1D(kernel_size=3, filters=64, activation='relu', padding='same')(tf.expand_dims(cominput[:, :, ts], axis=-1)) for ts in range(features-1)], axis=-1) output = Dense(64, activation='relu')(output) res = Conv1D(kernel_size=1, filters=64, activation='relu')(tf.expand_dims(origin_input[:, :, 0], axis=-1)) output = concatenate((output, res), axis=-1)

这段代码看起来是使用 Keras 搭建了一个卷积神经网络模型。其中，原始输入数据的形状为 (time_step, features)，经过 cominput = origin_input[:, :, 1:] 处理后，删除了原始输入数据中的第一个特征，即保留了 time_step 行、features-1 列的数据。接着，使用 Conv1D 函数进行卷积操作，使用 Dense 函数添加一个全连接层，再使用 Conv1D 函数添加一个 1x1 的卷积层。最后，使用 concatenate 函数将输出结果和原始输入数据中的第一个特征进行拼接，得到最终的输出结果。

origin_input = Input(shape=(time_step, features)) cominput = origin_input[:, :, 1:] output = concatenate( [Conv1D(kernel_size=3, filters=64, activation='relu', padding='same')(tf.expand_dims(cominput[:, :, ts], axis=-1)) for ts in range(features-1)], axis=-1) output = Dense(64, activation='relu')(output) res = Conv1D(kernel_size=1, filters=64, activation='relu')(tf.expand_dims(origin_input[:, :, 0], axis=-1)) output = concatenate((output, res), axis=-1)""" output = Bidirectional(GRU(64, return_sequences=True))(output) output = Bidirectional(GRU(64, return_sequences=True))(output) time_last = tf.transpose(output, [0, 2, 1]) att_1 = Dense(time_step, activation='tanh')(time_last) att_2 = Dense(time_step, activation='softmax', use_bias=False)(att_1) time_att = Multiply()([time_last, att_2]) out = tf.reduce_sum(time_att, axis=-1) output = Dense(1, activation='sigmoid')(out)

给定的代码片段是一个使用时间注意力机制的神经网络模型。该模型的输入是一个形状为 `(time_step, features)` 的张量。

下面是这段代码的解释：

origin_input = Input(shape=(time_step, features))  # 原始输入
cominput = origin_input[:, :, 1:]  # 从原始输入中获取除第一个特征之外的其它特征

# 对每个特征应用一个卷积层，并将结果拼接起来
output = concatenate(
    [Conv1D(kernel_size=3,
            filters=64, activation='relu',
            padding='same')(tf.expand_dims(cominput[:, :, ts], axis=-1)) for ts in range(features-1)], axis=-1)

# 添加一个全连接层
output = Dense(64, activation='relu')(output)

# 对原始输入的第一个特征应用一个卷积层，并将结果与前面的输出拼接起来
res = Conv1D(kernel_size=1, filters=64, activation='relu')(tf.expand_dims(origin_input[:, :, 0], axis=-1))
output = concatenate((output, res), axis=-1)

# 双向GRU层
output = Bidirectional(GRU(64, return_sequences=True))(output)
output = Bidirectional(GRU(64, return_sequences=True))(output)

# 时间注意力机制
time_last = tf.transpose(output, [0, 2, 1])
att_1 = Dense(time_step, activation='tanh')(time_last)
att_2 = Dense(time_step, activation='softmax', use_bias=False)(att_1)
time_att = Multiply()([time_last, att_2])
out = tf.reduce_sum(time_att, axis=-1)

# 最终的输出层
output = Dense(1, activation='sigmoid')(out)

在这段代码中，我们首先从原始输入中提取除第一个特征之外的其它特征，并对每个特征应用一个卷积层。然后，我们将这些卷积层的输出与原始输入的第一个特征经过一个卷积层的结果拼接在一起。接下来，我们使用双向GRU层来处理这些拼接后的特征。然后，我们使用时间注意力机制对GRU层的输出进行加权求和，得到最终的输出。最后，我们使用一个全连接层将加权求和后的结果映射到一个sigmoid激活函数上。

请注意，给定的代码片段中使用了一些尚未定义的库和函数（如`Conv1D`、`Dense`、`Bidirectional`、`Multiply`等）。你需要确保在运行代码之前导入这些库并定义这些函数。