卷积神经网络一维数据

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）可以用于处理一维数据，例如时间序列数据。在一维CNN中，卷积核只在一个方向上移动，通常是时间轴方向。一维CNN可以有效地捕捉时间序列数据中的局部模式。

一维CNN的基本结构包括卷积层、池化层和全连接层。卷积层通过卷积操作提取局部特征，池化层通过降采样操作减少特征图的大小，全连接层将特征图映射到输出类别。

在一维CNN中，卷积核的大小、步长和数量是需要调整的超参数。通常情况下，较小的卷积核可以捕捉更细节的特征，较大的卷积核可以捕捉更高级别的特征。步长越大，输出特征图的大小越小。卷积核的数量越多，模型的复杂度越高。