Couches de rééchantillonnage (UpSampling1D)

Fonctions :

• UpSampling1D()

  La couche UpSampling1D augmente la résolution temporelle (ou séquentielle) d’une entrée 1D en répétant les valeurs sur l’axe temporel. Elle est souvent utilisée pour restaurer la taille d’une séquence après une réduction (par exemple, dans des auto-encodeurs ou des réseaux génératifs).

  Importation :

  from tensorflow.keras.models import Sequential
  from tensorflow.keras.layers import UpSampling1D
  import numpy as np

  Attributs :

  Paramètre	Type	Description	Valeur par défaut
  size	int	Facteur de montée en échelle — nombre de répétitions de chaque élément le long de l’axe temporel.	2

  Exemple de code :

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  from tensorflow.keras.models import Sequential
  from tensorflow.keras.layers import UpSampling1D
  import numpy as np
  
  # Données simulées : batch de 1 exemple, 4 étapes temporelles, 1 caractéristique par étape
  X = np.array([[[1], [2], [3], [4]]])
  
  # Modèle avec UpSampling1D
  model = Sequential()
  model.add(UpSampling1D(size=3, input_shape=(4, 1)))
  
  # Passage des données dans la couche
  output = model.predict(X)
  print(output)

  Explication du code :

  Importation des bibliothèques
   On importe `UpSampling1D` et les outils nécessaires. 
  Création des données
   Les données sont un tableau 3D représentant un batch avec 1 séquence de longueur 4 et 1 caractéristique. 
  Définition du modèle
   Le modèle contient uniquement la couche `UpSampling1D` avec un facteur d’agrandissement de 3. 
  Exécution
   Le passage des données produit une séquence où chaque valeur est répétée 3 fois consécutivement, allongeant la séquence à 12 étapes.