LeNet-1D-V: 一维数据处理的卷积神经网络架构

LeNet-1D-V 是一种卷积神经网络（CNN）架构，用于处理一维数据。它是基于LeNet-5架构的变种，专门设计用于处理一维信号，如音频、文本等。\r\n\r\nLeNet-1D-V由一系列的卷积层、池化层和全连接层组成。每个卷积层会提取输入数据中的局部特征，池化层则用于降低特征图的维度。全连接层用于将提取到的特征与标签进行关联，进行分类或回归任务。\r\n\r\nLeNet-1D-V广泛应用于语音识别、文本分类等任务中，它能够有效地捕捉到一维数据的时序特征，提高了对一维数据的处理能力。