作者shhs1000246 ((′‧ω‧‵))
看板DataScience
标题[问题] 使用多种feature的方法
时间Fri Jul 5 17:07:28 2019
作业系统:(ex:mac,win10,win8,win7,linux,etc...)
win10 ubuntu
问题类别:(ex：ML,SVM,RL,DL,RNN,CNN,NLP,BD,Vis,etc...)
ML
使用工具:(ex:python,Java,C++,tensorflow,keras,MATLAB,etc...)
python
问题内容:
我是机器学习的新手
在观念上有些不懂想请教一下
最近做的研究是使用波形预测某个数值
raw data是未处理过的波形
後来发现未处理过的波形好像有隐含某些资讯
我是用CNN model
如果要同时使用两个波形来做训练该如何设计模型呢?
我之前将两个cnn结果concat起来接FC
效果比单用处理过的波还要来的差
要爬文也不知道用什麽关键字
希望有相关经验可以分享一下
谢谢
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1F：推 karco: 所以两个波形是指raw data跟处理过的raw data吗 07/05 19:18
2F：→ shhs1000246: 对 07/05 20:29
3F：推 abc53: wavenet autoregressive model 07/05 21:08
4F：→ supermmi: 你在input时，把二个波的值串起来变成一笔资料就行了就 07/06 02:26
5F：→ supermmi: 行了 07/06 02:26
6F：→ sxy67230: 不太知道你想要的数值是什麽样的东西，想要比较两个波 07/06 13:52
7F：→ sxy67230: 吗？还是要从未处理的信号转换成处理过的信号？还是要预 07/06 13:52
8F：→ sxy67230: 测接下来的波形？不同想预测的东西有不同的方法 07/06 13:52
9F：→ shhs1000246: 不是预测波形 只是想利用波形去预测label 07/06 17:55
10F：→ shhs1000246: 4f的做法我有试过 结果比使用单一个波的结果差 07/06 17:56
11F：→ sxy67230: 预测label可以考虑用GMM HMM或CTC模型，这个在语音上已 07/06 18:36
12F：→ sxy67230: 经很成熟的技术，对应波形标注理论上应该也可以取得不 07/06 18:37
13F：→ sxy67230: 错的成绩。 07/06 18:37
14F：推 sxy67230: 但是我不太懂你需要处理过跟未处理的资料要去做合并具 07/06 18:41
15F：→ sxy67230: 体的理由是什麽？因为会变差很有可能是你未处理的信号 07/06 18:41
16F：→ sxy67230: 杂讯过多，自然你的效果提升就会有限。 07/06 18:41
17F：→ shhs1000246: 有此一说是未处理的data中含有某些有用的资讯 因为拿 07/06 21:32
18F：→ shhs1000246: 去做某些预测是有用的 只是在深度学习上不知道有没有 07/06 21:32
19F：→ shhs1000246: 用 所以才想加进去 07/06 21:32
20F：→ sxy67230: 我觉得可以考虑看看两波形相减，噪声比较多的可以试着去 07/07 12:38
21F：→ sxy67230: 做衰减，在用这两个噪声做input。如果里面真的有蕴含资 07/07 12:38
22F：→ sxy67230: 讯理论上应该会有某种程度有效才对 07/07 12:38
23F：推 sxy67230: 是我的话，会考虑这种作法。感觉排除是程式有问题的状况 07/07 12:40
24F：→ sxy67230: 外，想到就是特徵选取的问题。 07/07 12:40
25F：推 goldflower: 你的"用cnn"这句话其实没啥讯息 07/07 13:31
26F：推 goldflower: 另外如果有偶发的奇怪的突波之类的你拿来做regressio 07/07 16:53
27F：→ goldflower: n其实蛮容易被影响的 做好注意一下这块 07/07 16:53
28F：→ goldflower: *最好 07/07 16:53