初学TCN——TCN详细讲解

最新推荐文章于 2025-10-29 11:48:43 发布
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#python #pytorch #神经网络 #深度学习

本文提供了对TCN（Temporal Convolutional Network）的深入理解，包括原理与代码层面的详尽解析，适合初学者快速掌握TCN的核心概念及应用。

初学TCN——TCN详细讲解

找到了几个写的非常好，讲得很清楚的网址。

1.原理详解

链接

2.代码详解

链接

Python从0到100（一百）：基于Transformer的时序数据建模与实现详解
全网粉丝10w+，优快云、稀土掘金人工智能签约作者、专家博主，华为云十佳博主，985人工智能硕士。人工智能、大模型、计算机视觉、Python 爬虫— —商务合作：https://bbs.youkuaiyun.com/topics/614347534
06-23 4万+
Transformer for Time Series (TTS-Transformer) 是一种基于自注意力机制的深度神经网络架构，专门针对时序数据处理进行优化设计。它通过多头自注意力机制捕获时序数据中的长距离依赖关系，同时结合位置编码和层归一化等技术，在保持计算效率的同时显著提升了模型对复杂时序模式的建模能力和预测精度。
Tcn算法原理
qq_39992456的博客
04-18 3677
Tcn（时序卷积网络）：是利用因果卷积和空洞卷积（膨胀卷积）的神经网络模型。
【时序预测05】-TCN （Temporal Convolutional Networks）
wangshangshang09的博客
04-15 2849
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。
TCN（时间卷积网络）详解
weixin_60727426的博客
01-11 3859
本文详细介绍了时间卷积网络的结构以及设计原理
【笔记】【TCN和CNN的区别】
最新发布
wq6qeg88的博客
10-29 846
特征维度CNN (卷积神经网络)TCN (时序卷积网络)主要应用图像识别、计算机视觉时间序列预测、语音处理、自然语言处理数据假设空间局部性（无方向）时间顺序性（严格的因果性）卷积特性非因果卷积，可看到“四周”信息因果卷积，只能看到“过去”信息关键技术池化、常规卷积膨胀因果卷积、残差连接感受野通过堆叠层数线性/多项式增长通过膨胀系数指数级增长，易于捕获长程依赖输入输出空间尺寸常会变化（如缩小）严格保持输入与输出序列长度一致一个简单的比喻CNN像一个摄影师。
TCN代码详解-Torch (误导纠正)
jh035512的博客
11-19 5264
例如，还是上述代码中的例子，kernel_size = 3，在第一层(对于第一个block)，padding = 2。对于长度为20的序列，先padding，长度为20+2×2=2420+2×2=24，再卷积，长度为(24−3)+1=22(24−3)+1=22。结合上图和上面列举的博客，我们可以大致理解到，TCN就是在序列上使用一维卷积核，沿着时间方向，按照空洞卷积的方式，依次计算。很多博客再源代码解释时，基本都是一个模子，没有真正解释关键参数的含义，以及他们如何通过torch的tensor作用的。
时空图神经网络5——TCN
m0_51501260的博客
05-11 3548
在 TCN 出现之前，深度学习背景下的序列建模主题主要与递归神经网络架构有关，如RNN、LSTM、GRU。在很多任务中发现，卷积网络可以取得比 RNNs 更好的性能，同时避免了递归模型的常见缺陷，如梯度爆炸/消失问题或缺乏内存保留。
TCN（Temporal Convolutional Networks）详解
weixin_57726558的博客
08-08 5万+
文章介绍了一种时序预测算法TCN（时域卷积网络）利用因果卷积和残差模块等，使得模型能更好的捕捉时序数据局部依赖关系以及稳定的梯度传播，与RNN相比有不同的优缺点；文中还对一维卷积做了简单介绍，以便初学这能更好的学习和了解，并附带详细代码示例。
时间卷积网络（TCN）原理+代码详解
python_plus的博客
10-08 1万+
本文将从理论出发介绍 TCN 的核心思想，接着通过代码展示 TCN 的实现过程。
Python 实现TCN-LSTM时间卷积长短期记忆神经网络时间序列预测的详细项目实例（含完整的程序，GUI设计和代码详解）
03-06
文档涵盖了项目的背景、目标、特点、挑战及其广泛应用场景，并且详细阐述了模型架构的设计理念与实现方式。通过将卷积层（TCN部分）用于提取局部特征，LSTM层用于捕捉长时间序列的相关性，从而形成了一套兼具短、...
基于PyTorch的TCN时间序列预测实战详解
本实战项目不仅详细讲解了TCN的理论原理，还通过PyTorch实现了端到端的时间序列预测系统，覆盖数据处理、模型构建、训练调试、结果分析等关键环节，非常适合初学者系统掌握深度学习在时间序列领域的应用方法和技术...
C语言实战：List和Tab控件用法详解
本项目“Listtab，将C语言源码编译成软件，C语言程序”正是围绕这一目标展开的，重点讲解了**List控件和Tab控件的用法**，并提供了一个完整的C语言程序源码案例，帮助学习者通过实际项目掌握从编写代码到生成可运行...
时域卷积网络（TCN）案例模型
03-21
使用TCN模型实现 MNIST 数据集分类，就最后一层一维空洞卷积的输出是否为序列，使用两种方法实现，分别接Flatten层和Lambda层
时间卷积网络TCN代码.zip
04-03
SCI论文中所用代码，数据加程序，使用时间卷积网络建立预测模型进行预测，比LSTM、CNN等效果精确。
时域卷积网络TCN详解：使用卷积进行序列建模和预测
deephub
10-29 6万+
CNN经过一些简单的调整就可以成为序列建模和预测的强大工具 尽管卷积神经网络(CNNs)通常与图像分类任务相关，但经过适当的修改，它已被证明是进行序列建模和预测的有价值的工具。在本文中，我们将详细探讨时域卷积网络(TCN)所包含的基本构建块，以及它们如何结合在一起创建一个强大的预测模型。使用我们的开源Darts TCN实现，我们展示了只用几行代码就可以在真实数据集上实现准确预测。 以下对时间卷积网络的描述基于以下论文:https://arxiv.org/pdf/1803.01271.pdf。本文引用用(*
机器学习进阶之 时域/时间卷积网络 TCN 概念+由来+原理+代码实现
un_lock的博客
01-07 3万+
TCN 从“阿巴阿巴”到“巴拉巴拉” TCN的概念（干嘛来的！能解决什么问题） TCN的父母（由来） TCN的原理介绍 上代码！ 1、TCN（时域卷积网络、时间卷积网络）是干嘛的，能干嘛 主要应用方向： 时序预测、概率预测、时间预测、交通预测 2、TCN的由来 ps：在了解TCN之前需要先对CNN和RNN有一定的了解。 处理问题： 是一种能够处理时间序列数据的网络结构，在特定条件下，效果优于传统的神经网络（RNN、CNN等）。 3、TCN的原理介绍 TCN 的网络结构 一、TCN的网络结构
深度学习 + 论文详解： TCN_时间卷积网络_原理与优势
Kuo_Jun_Lin的博客
06-06 5万+
论文链接TCN: https://arxiv.org/pdf/1803.01271.pdfp.s. TCN stands for Temporal Convolutional Network. 它是除了 RNN architecture 之外的第二种可以分析时间性数据的架构前言RNN 从最一开始发展以来，经过不断的演进与迭代，把原先难以实施 backpropagation 的难题用上了 LSTM ...
TCN（Temporal Convolutional Network，时间卷积网络）
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weixin_39910711的博客
05-10 11万+
1 前言 实验表明，RNN 在几乎所有的序列问题上都有良好表现，包括语音/文本识别、机器翻译、手写体识别、序列数据分析（预测）等。 在实际应用中，RNN 在内部设计上存在一个严重的问题：由于网络一次只能处理一个时间步长，后一步必须等前一步处理完才能进行运算。这意味着 RNN 不能像 CNN 那样进行大规模并行处理，特别是在 RNN/LSTM 对文本进行双向处理时。这也意味着 RNN 极度地计算密集，因为在整个任务运行完成之前，必须保存所有的中间结果。 ...
时间序列预测 —— TCN模型
weixin_39753819的博客
02-02 1万+
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。
Keras实现TCN深度学习模型源码解析
3. 文档和API参考：详细的API文档和函数说明，有助于用户了解如何配置和自定义TCN模型的参数。 4. 测试用例：一系列的单元测试用例，用于验证TCN模型的各个组件和功能的正确性。 5. 训练好的模型权重：可能存在...
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