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nmsu_yhao_ijcai2020:这是我们的出版物“对多元时间序列进行分类的新注意机制”的GitHub存储库,作者是郝一凡...
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nmsu_yhao_ijcai2020 这是我们的出版物“对多元时间序列进行分类的新关注机制”的GitHub存储库,作者是郝一凡和曹慧萍,该出版物已被接受并发表在IJCAI 2020上。 这是TensorFlow 1.15版本。 Tensorflow 2.0版本将在以后更新和添加。 本文使用14个数据集。 每个数据集包含两个文件:train.txt和test.txt。 对于7个较小的数据集(文件大小小于GitHub限制(100M)),我们将这些数据集的处理后的数据直接放在data文件夹中。 对于7个较大的数据集(其大小大于GitHub的限制,即100M),我们将这些数据集的处理后的数据放在google驱动器中。 这些文件可以从以下下载: : 前提条件:该项目是使用Python 2.7编写的。 运行该项目需要以下软件包:1.1 tensorflow-gpu-1.15.0 1.2
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nmsu_yhao_ijcai2020-master.zip (66个子文件)
nmsu_yhao_ijcai2020-master
log
ges
fcn_classification
ges_train_0_fcn_classification_act3_acc_attention0_conv3.log_2019_12_29_16_42.log 45KB
src
fcn_ca_main.py 6KB
utils
cnn_classification.py 5KB
nn_classification.py 5KB
sklearn_classification.py 39KB
classification_results.py 8KB
log_postprocessing.py 7KB
fileio
data_processing.py 16KB
data_io.py 15KB
backward_forward_log_process.py 4KB
parameter_proc.py 53KB
log_io.py 2KB
data_checking.py 5KB
__init__.py 0B
object_io.py 3KB
log_acc_time.py 4KB
load_model
cnn_load.py 26KB
__init__.py 0B
data_processing
data_processing.py 16KB
approximate_cnn.py 14KB
ucrdata_processing.py 5KB
__init__.py 0B
iwb_processing.py 4KB
generate_daily_sport_dataset.py 2KB
data_normalization.py 5KB
plot.py 318B
mts_sa
main.py 4KB
tensor_model
model_setting.py 12KB
model_nn.py 12KB
ops.py 7KB
__init__.py 0B
model_cnn.py 40KB
cross_attn.py 15KB
example_cnn.py 7KB
README.md 3KB
parameters
all_feature_classification_hts.txt 285B
cnn_model_parameter_conv5.txt 277B
all_feature_classification_atn.txt 286B
cnn_model_parameter_conv1.txt 221B
all_feature_classification_act.txt 286B
all_feature_classification_ges.txt 284B
all_feature_classification_har.txt 283B
all_feature_classification_ara.txt 284B
all_feature_classification_eeg2.txt 286B
all_feature_classification_net.txt 283B
all_feature_classification_jvo.txt 283B
all_feature_classification_ohc.txt 285B
cnn_model_parameter.txt 452B
all_feature_classification_ozo.txt 284B
all_feature_classification_dsp.txt 285B
all_feature_classification_aus.txt 283B
all_feature_classification_eeg.txt 300B
data
aus
test.txt 39.51MB
train.txt 30.27MB
hts
test.txt 54.79MB
train.txt 56.03MB
net
test.txt 15.83MB
train.txt 23.44MB
ozo
test.txt 16.59MB
train.txt 16.15MB
ges
test.txt 15.76MB
train.txt 15.76MB
eeg
test.txt 1.94MB
train.txt 1.94MB
jvo
test.txt 1.46MB
train.txt 1.09MB
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唐荣轩
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