请问如果用excel存放数据的话，怎样排列数据可以使得读入数据后，正确归类哪一行是同一个样本的不同时间点的数据呢？
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- 2024-03-18 09:24在本文中，我们将深入探讨如何使用时间序列神经网络——长短期记忆网络（LSTM）来对MNIST数据集进行分类识别。MNIST数据集是计算机视觉领域中的一个经典基准，包含手写数字的图像，常用于训练和评估各种图像识别算法...
- 2025-04-10 19:52AI4Geotechnical的博客 我们将以一个包含两个特征变量的时序数据集为例，搭建一个自动化的训练评估流程，从数据加载、预处理、模型训练到预测评估与结果可视化，全部实现自动保存、自动记录。 适合对 LSTM、深度学习在时间序列中的应用感...
- 2025-05-03 03:51光子AI的博客 随着人工智能技术的快速发展，序列数据处理需求日益增长，如自然语言、时间序列、语音信号等。传统循环神经网络（RNN）在处理长序列时面临梯度消失/爆炸问题，导致长期依赖信息难以捕捉。LSTM（Long Short-Term ...
- 2023-12-29 01:59动态手势识别是人工智能领域的一个重要研究方向，尤其在人机交互、虚拟现实和智能家居等应用场景中具有广泛的应用潜力。LSTM（长短期记忆网络）作为一种特殊的循环神经网络，被广泛用于处理序列数据，如时间序列分析...
- 2024-10-11 10:40xiamu_CDA的博客 尽管LSTM并不天然地适用于处理图像、视频等二维数据，但通过时间序列化、卷积特征提取和双向LSTM等方法，我们可以将二维数据转化为适合LSTM输入的形式，从而利用LSTM的强大记忆能力和长期依赖学习能力对二维数据进行...
- 2024-03-09 21:52bin bin bingo的博客 在实验的最后通过对CNN和CNN+LSTM两种模型的对比分析，评估它们在MSTAR数据集上的性能差异，分析加入LSTM对实验最后结果的影响的原因。Loss曲线整体是向下降的一个趋势，并且最后是趋于稳定，说明整个模型的收敛效果...
- 2024-09-08 02:25zhangfeng1133的博客 对于一维数组，如果你想将其转换成适合深度学习模型（如 LSTM）输入的格式，你需要考虑将其扩展为三维张量。例如，如果每个样本应该包含100个时间步，每个时间步有1个特征（即电信号的单个测量值），则序列长度为100...
- 2025-07-21 01:13AGI大模型与大数据研究院的博客 本文旨在系统性地介绍LSTM在视频行为识别中的应用原理和实践方法。我们将覆盖从基础理论到实际应用的完整知识链，帮助读者理解如何利用LSTM处理视频时序信息并实现高效的行为识别。文章将从LSTM基础概念开始，逐步...
- 2025-07-13 03:20AI架构师小马的博客 我们人类通过视觉、听觉、语言等多模态信号感知世界——比如看电影时...LSTM（长短期记忆网络）作为序列数据处理的"老专家"，能有效捕捉文本、语音、视频帧等序列数据中的时间依赖关系，成为多模态融合的核心工具之一。
- 2024-05-24 01:05skytelling的博客 实现过程很简单，下面附带码，数据集是从下载的代码参考本文主要是分享自己遇到的一些问题以及本段代码里面学到的东西。
- 没有解决我的问题, 去提问
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系统已结题
8月18日
创建了问题
8月10日