本文详细介绍了WaveNet模型中两个核心概念：因果卷积和带洞因果卷积。因果卷积确保模型在生成序列时仅依赖于过去的信息，而带洞因果卷积则通过增加感受野来捕捉更长范围的依赖关系。
WaveNet中重要的概念：
因果卷积（causal convolution）：
因果卷积的意义就是WaveNet在生成t时刻的元素时，只能使用0到t-1时刻的元素值。如下图所示，在WaveNet中利用，output输出只利用了之前的元素来生成。
带洞因果卷积(dialated causal convolutions)：
整个生成过程的动态图：
WaveNet原理简单理解
最新推荐文章于 2025-07-07 10:05:36 发布
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