本人在有100个信号数据，每一个信号数据的可以画成时间与信号强度的波形。
这个时候，每个信号数据波形在某一个位置的波形相对其他信号数据波形的同一位置处有一点点平移。
怎么用深度学习，去识别这个平移的大小以及处于信号数据的什么位置呢？
当然，有现成的滑动相关算法去做，但是计算量太大，太花时间了，不知道有没有深度学习的相关方法去完成这个过程呢？
希望能给本人一些方法和相关论文
你这计算的是一个：平移的大小以及处于信号数据的什么位置，这个计算是个实数，这样感觉应该需要抽象为一个回归的问题
输入：两个波形的数据
输出：平移的大小（和处于信号的位置是一个概念吧）
用一般的回归模型试试。
个人建议
如果能用经验算法实现的问题，不要用深度学习去搞。
深度学习会自己提取输入数据的经验特征，它提取的特征大部分都是很难让人去理解的，而且需要大量的数据支撑，你这100个数据想训练深度学习模型，有点难。