时序卷积网络（Temporal convolutional network， TCN）
发布时间：2021-08-18 栏目：人工智能, 图像处理, 机器翻译, 机器视觉, 自然语言处理 评论：0 Comments
时序卷积网络（Temporal convolutional network， TCN）与多种RNN结构相对比，发现在多种任务上TCN都能达到甚至超过RNN模型。
-因果卷积可以用上图直观表示。 即对于上一层t时刻的值，只依赖于下一层t时刻及其之前的值。和传统的卷积神经网络的不同之处在于，因果卷积不能看到未来的数据，它是单向的结构，不是双向的。也就是说只有有了前面的因才有后面的果，是一种严格的时间约束模型，因此被成为因果卷积。
-膨胀卷积允许卷积时的输入存在间隔采样，膨胀卷积使得有效窗口的大小随着层数呈指数型增长。这样卷积网络用比较少的层，就可以获得很大的感受野。
-一个残差块包含两层的卷积和非线性映射，在每层中还加入了WeightNorm和Dropout来正则化网络
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