【Pytorch实用教程】TCN（Temporal Convolutional Network，时序卷积网络）简介
文章目录
- TCN的基本特点
- TCN的优点
- TCN的应用场景
- 典型的TCN架构
- 总结
TCN（Temporal Convolutional Network，时序卷积网络）是一种用于处理序列数据的深度学习模型，尤其适用于时间序列预测、语音识别、自然语言处理等任务。它利用卷积神经网络（CNN）来处理时序数据，相比于传统的循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM），TCN具有一些显著的优势。
TCN的基本特点
-
因果卷积：
- TCN的核心思想之一是使用“因果卷积”（causal convolution），即保证每个时间步的输出仅依赖于当前及之前的输入，而不依赖未来的信息。这样可以确保模型在时序数据上的预测不泄漏未来的信息，符合实际应用中的因果性要求。
-
扩展卷积（Dilated Convolution）：
- 扩展卷积通过在卷积核之间引入空洞（即增加卷积核之间的间隔&#x
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