MLSTM-FCN：用于时间序列分类的多元LSTM全卷积网络
资源文件描述
本资源文件提供了用于时间序列分类的多元LSTM-FCN（MLSTM-FCN）模型。该模型结合了LSTM（长短期记忆网络）和FCN（全卷积网络）的优点，通过引入最新的单变量时间序列模型（如LSTM-FCN和ALSTM-FCN）以及增强的挤压和激励块，进一步提升了模型的性能。
模型特点
- 多元LSTM-FCN：结合了LSTM和FCN的优势，适用于多元时间序列数据的分类任务。
- 增强的挤压和激励块：通过引入挤压和激励块，增强了模型的特征提取能力。
- 支持Tensorflow后端：模型使用具有Tensorflow后端的Keras进行开发，目前不支持Theano或CNTK后端。
使用说明
- 安装依赖库：
下载本仓库后，使用以下命令安装所需的依赖库：
pip install -r requirements.txt - 模型输入格式： 所有模型的输入层都要求输入数据预先混洗为形状（“批量大小”，“变量数”，“时间步数”）。
注意事项
- 本模型仅支持Tensorflow后端，未在Theano或CNTK后端上进行测试。
- 权重文件尚未在这些后端上进行测试，使用时请注意。
贡献与反馈
如果您在使用过程中遇到任何问题或有任何改进建议，欢迎提交Issue或Pull Request。我们期待您的反馈和贡献！