深度学习 | TCN时间卷积神经网络模型描述

已于 2023-09-14 08:47:02 修改
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分类专栏： # TCN时间卷积神经网络 文章标签： TCN 时间卷积神经网络 模型描述
于 2023-09-14 08:44:24 首次发布
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本文介绍了时间卷积网络(TCN)，一种适用于序列预测的深度学习模型。TCN的特点包括因果卷积、长序列处理能力以及利用残差结构和扩张卷积来扩展有效历史大小。模型描述部分详细解释了卷积层的工作原理，包括如何通过零填充实现因果关系，以及如何使用扩张卷积增加感受野。文章最后讨论了TCN在预测任务中的应用，如时间序列的下一步预测。

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深度学习 | TCN时间卷积神经网络模型描述

目录

基本介绍

TCN由具有相同输入和输出长度的扩张的、因果的1D卷积层组成。下面几节将详细介绍这些术语的实际含义。我们首先描述了卷积序列预测的通用体系结构。我们的目的是将卷积网络设计中的最佳实践提炼成一个简单的体系结构，可以作为一个方便但强大的起点。我们将所提出的体系结构称为时间卷积网络(TCN)，强调我们采用这个术语不是作为一个真正新的体系结构的标签，而是作为一个简单的家族的简单描述性术语。(请注意，这一术语以前曾使用过(Lea等人，2017年)。) TCN的区别特征是：

1)体系结构中的卷积是因果的，这意味着从未来到过去没有信息“泄漏”；

2)体系结构可以取任意长度的序列，并将其映射到相同长度的输出序列，就像RNN一样。（但是tcn实现这一功能并不是通过seq2seq来实现的，而是单纯使用卷积层实现的）

3）除此之外，我们还强调如何使用非常深的网络（用residual 结构）和扩张卷积的组合来构建非常长的有效历史大小(即网络可以很远地看过去进行预测的能力。

我们的体系结构是由最近的序列数据卷积体系结构(vandenOord等人，2016年；Kalchbrenner等人，2016年

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深度学习 | TCN时间卷积神经网络模型答疑
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
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深度学习 | TCN时间卷积神经网络模型答疑
时间卷积网络(TCN)：序列建模的强大工具(附Pytorch网络模型代码)
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时间卷积网络（TCN）是一种专门用于处理序列数据的深度学习模型。实验证明，对于某些任务下的长序LSTM和GRU等RNN架构，因此如果大家有多输入单输出(MISO)或多输入多输出(MIMO)序列建模任务，可以尝试使用TCN来作为创新点。
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02-21 938
TCN（Temporal Convolutional Network）是一种用于处理序列数据的深度学习模型，最初由 Bai， Kolter 和 Kurtzfarb 在其论文中提出，旨在解决时间序列预测、序列标注等问题。与传统的循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）不同，TCN使用卷积神经网络（CNN）来处理时间序列数据。
【学习日志】【TCN】时间序列卷积神经网络（1）
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03-23 5362
卷积运算就是将一个小的滑动窗口（称为卷积核或过滤器）在一个大的数据（称为输入或特征图）上滑动，并对每个窗口内的数据进行加权求和，得到一个新的数据（称为输出或激活图）。例如，在生物信号处理中，如果我们有1000个时间步长和8个信号通道，则我们可以将其表示为一个1000×8 的数组作为TCN 的输入。TCN还使用了空洞卷积，这是一种在卷积核中插入空白位置（称为膨胀因子）的技术，使得卷积核可以覆盖更长范围的输入，而不增加参数数量。就是CNN的卷积（卷积核在数据上进行的一种滑动运算的操作）。
【时序预测05】-TCN （Temporal Convolutional Networks）
wangshangshang09的博客
04-15 1593
时间卷积网络（Temporal Convolutional Network，TCN）是一种通用的卷积架构，专为序列建模任务设计，旨在替代传统的循环神经网络（RNN）。TCN通过融合现代卷积网络中的最佳实践，具备更强的并行计算能力和更稳定的梯度传播，在音频合成、语言建模和机器翻译等任务中表现优异。相比递归模型，TCN不仅能缓解梯度消失或爆炸等问题，还在多个任务中展现出更优的性能，因而被视为序列建模的重要候选架构。
【神经网络与深度学习】时间卷积网络（TCN）
qq_51467258的博客
03-04 7538
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TCN（Temporal Convolutional Network，时间卷积网络）
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本文介绍了TCN模型的理论基础、公式推导、优缺点，并通过Python使用Keras库实现了TCN的单步预测和多步预测。TCN模型在时间序列预测任务中具有一定的优势，特别适用于捕捉序列中的长期依赖关系。然而，在实际应用中，不同任务可能需要根据具体情况选择合适的模型。希望通过本文的介绍和示例代码，读者能够更深入理解TCN模型及其在时间序列预测中的应用。
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