因果卷积（causal）与扩展卷积（dilated）

最新推荐文章于 2025-04-08 14:09:01 发布
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分类专栏： CNN
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因果卷积网络：用于时间序列建模
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
04-05 774
时间序列建模是机器学习和数据分析领域中的一个重要问题。传统的时间序列预测模型，如ARIMA模型和指数平滑模型等，在捕捉复杂的非线性模式和长期依赖关系方面存在局限性。随着深度学习技术的快速发展，基于神经网络的时间序列建模方法越来越受到关注。其中，因果卷积网络(Temporal Convolutional Network, TCN)是一类新兴的时间序列建模方法，它利用因果卷积操作和膨胀卷积技术，能够有效地捕捉时间序列中的长期依赖关系。与循环神经网络(RNN)相比，TCN具有更好的并行计算能力。
时间卷积网络(TCN)：结构+pytorch代码
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Leon_winter的博客
08-29 10万+
文章目录TCNTCN结构1-D FCN的结构因果卷积(Causal Convolutions)膨胀因果卷积(Dilated Causal Convolutions)膨胀非因果卷积(Dilated Non-Causal Convolutions)残差块结构pytorch代码讲解 TCN   TCN(Temporal Convolutional Network)是由Shaojie Bai et al....
因果卷积(causal Convolutions)和扩展卷积(Dilated Convolutions)
u013195114的博客
04-16 3万+
背景 对于序列问题(Sequence Modeling)的处理方法，通常采用RNN或者LSTM，例如处理一段视频/音频，往往会沿着时间方向（时序）进行操作。通常CNN网络都被认为适合处理图像数据而不适合处理sequence modeling问题；而今年来，由于RNN及LSTM这类模型的瓶颈，越来越多的人开始发现其实CNN对于这种序列问题的处理是被大大低估了，CNN建立的model要比之前人们之前用...
关于因果卷积
最新发布
qq_45670407的博客
04-08 791
关于深度学习中的因果卷积
因果卷积、扩展卷积、时序卷积
weixin_44295084的博客
09-09 2192
写在前面：仅用于记录自己学习 1、因果卷积和扩展卷积： https://www.pianshen.com/article/3585691973/ 2、因果卷积、扩展卷积和时序卷积的原理和代码（结合3的论文中网络的结构图）： https://blog.youkuaiyun.com/qq_34107425/article/details/105522916 3、TCN时间卷积网络——解决LSTM的并发问题（有论文中的结构图）： https://www.cnblogs.com/bonelee/p/11376294.html
扩张因果卷积的理解学习
weixin_44943389的博客
12-22 2056
在时序数据中，时间的顺序非常重要，因此设计一种卷积操作，能够有效捕捉时序中不同距离的关系，是很重要的。为了扩展感受野，TCN 中引入了扩张卷积的思想。扩张因果卷积结合了因果卷积和扩张卷积的优势，既能够考虑时序因果关系，又能够有效捕捉长期依赖性。传统的卷积操作是通过滑动窗口在输入序列上进行操作，但因果卷积则考虑了时间上的因果关系，确保在当前时间点之前的数据不会影响当前时间点的输出。扩张因果卷积的引入使得 TCN 能够有效地捕捉不同时间尺度上的时序关系，从而在处理时序数据时取得了良好的性能。
tcn因果卷积
04-04
因果卷积（Causal Convolution）是TCN的核心组件之一，其设计目标是保证**时间序列预测的严格因果性**。具体原理如下： 1. **时间依赖性限制**：每个时间步的输出仅依赖于当前及过去的时间步输入，不涉及未来信息[^2...
因果卷积和普通卷积有什么区别
03-18
- **因果卷积**：专为**时间序列**设计，通常结合**膨胀卷积**（Dilated Convolution）扩展感受野。例如，膨胀因子$d$为2时，卷积核覆盖$x_{t}, x_{t-2}, x_{t-4}$，既保持时序因果性，又捕获长期依赖。 #### 3. **...
【NLP】因果卷积（causal）与扩展卷积（dilated）
My123456abc的专栏
09-16 5933
因果卷积： 因为要处理序列问题（即要考虑时间问题，）就不能使用普通的CNN卷积，必须使用新的CNN模型，这个就是因果卷积的作用，看下面一个公式，对与序列问题（sequencemodeling），主要抽象为，根据x1......xt和y1.....yt-1去预测yt，使得yt接近于实际值。 我们根据图片来看下因果卷积的样子，下面这个图片来自：https://deepmind.com/blog/...
膨胀因果卷积是结合了扩张卷积和因果卷积的一种卷积核
weixin_44943389的博客
01-11 1477
膨胀因果卷积（Dilated Causal Convolution）是一种结合了膨胀卷积（Dilated Convolution）和因果卷积（Causal Convolution）的技术，主要用于序列数据处理，特别是在时间序列分析和生成模型中。它旨在同时增加模型的感受野并确保时间因果性。膨胀因果卷积通过其独特的设计，在处理序列数据时，提供了对长距离依赖的理解，同时保持时间序列的因果性，使其在语音合成、音乐生成和某些类型的时间序列预测任务中非常有效。
TCN 时序卷积网络 （temporal convolutional network）【因果卷积、空洞卷积】
IN year
01-10 8268
因果卷积保证了在任何时间点t，输出只依赖于时间点t及其之前的输入，而不依赖于t之后的输入。具体地说，假设我们有一个一维的输入序列和一个大小为k的卷积核，为了实现因果卷积，我们可以在序列的开始处填充k-1个零，然后进行标准的卷积操作。最初的提出是为了解决图像分割的问题，常见的图像分割算法通常使用池化层和卷 积层来增加感受野，同时也缩小了特征图尺寸，然后利用上采样还原图像尺寸，特征图缩小在放大的过程造成了精度上的损失，因此需要一种操作可以在增加感受野的同时保持特征图的尺寸不变，从而代替下采样和上采样操作。
【神经网络系列（中级）】因果卷积，就像是一个滑动窗口，它在时间序列上滑动，每次考虑窗口内的数据来计算输出。窗口的大小就是卷积核的大小
神经美学_茂森的博客
07-27 2089
因果卷积神经网络（Temporal Convolutional Network, TCN）是一种专为而设计的网络结构。它通过因果卷积层，能够有效地处理时间序列数据，捕捉时间序列中的长期依赖关系。其核心公式涉及卷积操作，通过卷积核在时间序列上滑动，提取特征并进行预测。ytx∗wtk0∑K−1​xt−k⋅wk其中，xt是输入时间序列在时刻t的值，wk是卷积核的权重，K是卷积核的大小，yt是卷积操作后的输出。
从一维卷积、因果卷积(Causal CNN)、扩展卷积(Dilation CNN) 到 时间卷积网络 (TCN)
yinizhilianlove的博客
09-30 8479
从一维卷积、因果卷积(Causal CNN)、扩展卷积(Dilation CNN) 到 时间卷积网络 (TCN)
因果卷积，膨胀卷积，混合膨胀卷积
u012811785的博客
09-07 6929
因果卷积： 常常用于CNN网络来处理序列问题，针对序列问题x1，...xt,和y1，...,yt-1来预测yt。 时间t的状态预测依赖于前t-1个状态，具有因果关系。 如果考虑很久之前的变量x，就会导致卷积层数的增加。网络过于深会带来梯度下降，训练复杂，拟合效果不好的问题，因此提出了空洞卷积。 膨胀卷积（空洞卷积） 个人理解觉得膨胀卷积是因果卷积的变种。 在卷积核中增加空洞来增加感受野，不增加过多计算。 普通卷积有着3*3的卷积核 ...
casual Convolution因果卷积、空洞卷积dilated convolution、Hybrid Dilated Convolution (HDC)
qq_32172681的博客
12-17 4579
1、因果卷积 2、空洞因果卷积 3、HDC https://blog.youkuaiyun.com/qq_26369907/article/details/97624028 https://blog.youkuaiyun.com/suixinsuiyuan33/article/details/79451069
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