一维卷积神经网络结构

一维卷积神经网络（1D CNN）是一种专门用于处理序列数据的深度学习模型。它的主要结构包括输入层、卷积层、激活函数层、池化层和全连接层。其中，卷积层是1D CNN的核心部分，它可以捕捉到输入数据中的局部特征。激活函数层通常使用ReLU函数，可以增加网络的非线性表达能力。池化层则用于降低数据的维度，减少计算量。全连接层将卷积和池化后的特征进行整合，输出最终的结果。1D CNN在语音识别、文本分类等任务中有着广泛的应用。