常用的一维卷积神经网络

常用的一维卷积神经网络模型包括以下几种：

1. 简单的一维卷积神经网络：包括一个或多个一维卷积层，用于提取输入序列中的特征。通常会在卷积层后面跟随池化层和全连接层，以进行分类或回归任务。

2. LeNet-5：是一个经典的卷积神经网络模型，最初用于手写数字的识别。它包含多个一维卷积层和池化层，最后通过全连接层进行分类。

3. WaveNet：是一个用于音频生成和语音识别的一维卷积神经网络模型。它采用了残差连接和门控卷积层，能够生成高质量的音频信号。

4. TCN（Temporal Convolutional Network）：是一种基于一维卷积神经网络的序列建模方法。它通过堆叠多个一维卷积层和残差连接来捕捉时间序列中的长期依赖关系。

5. Transformer：虽然Transformer主要用于自然语言处理任务，但也可以应用于一维序列数据的建模。它使用了自注意力机制来捕捉序列中的全局依赖关系，适用于序列分类、序列生成等任务。

这些模型在不同的领域和任务中表现出良好的性能，并且可以根据具体问题的需要进行调整和扩展。