3 时间序列预测入门：TCN

0 引言

      TCN（全称Temporal Convolutional Network），时序卷积网络，是在2018年提出的一个卷积模型，但是可以用来处理时间序列。

论文：https://arxiv.org/pdf/1803.01271.pdf

 一维卷积：在时间步长方向（句子方向）进行滑动，并且输入通道的大小与词向量的大小相同。

二维卷积： 先平移然后可下移（宽的方向、高的方向）；

torch.nn.Conv1d( in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)

• in_channels : 在文本应用中，即为词向量的维度。
• out_channels: 卷积产生的通道数，有多少个out_channels，就需要多少个一维卷积（也就是卷积核的数量）
• kernel_size :卷积核的尺寸；卷积核的第二个维度由 : kernel_size * in_channels
• padding： 对输入的每一条边，补充0的层数， padding是左右两头都增加0
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