时间卷积网络（tcn）

最新推荐文章于 2025-05-11 12:57:30 发布

原创

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#tensorflow #深度学习 #python #tcn

本文介绍时间卷积网络（TCN）的概念，并提供了用Python和Keras实现TCN函数的源代码，包括残差块的构建。代码适用于深度学习任务，特别是序列数据的处理。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

时间卷积网络（tcn）

tcn Python代码，仅供参考，如有侵权请联系，立即删除。

tcn函数源码

from typing import List, Tuple

import keras.backend as K
import keras.layers
from keras import optimizers
from keras.engine.topology import Layer
from keras.layers import Activation, Lambda
from keras.layers import Conv1D, SpatialDropout1D
from keras.layers import Convolution1D, Dense, BatchNormalization
from keras.models import Input, Model

def residual_block(x, dilation_rate, nb_filters, kernel_size, padding, activation=‘relu’, dropout_rate=0, use_batch_norm=False):
# type: (Layer, int, int, int, str, str, float, bool) -> Tuple[Layer, Layer]

prev_x = x
for k in range(2):
    x = Conv1D(filters=nb_filters,
               kernel_size=kernel_size,
               dilation_rate=dilation_rate,
               padding=padding)(x)
    if use_batch_norm:
        x = BatchNormalization()(x)  # T