时空卷积网络TCN
1.写在前面 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 ...
原文：深度学习之TCN网络
论文链接：https: arxiv.org pdf . .pdf TCN Temporal Convolutional Networks TCN特点： 可实现接收任意长度的输入序列作为输入，同时将其映射为等长的输出序列，这方面比较像RNN。 计算是layer wise的，即每个时刻被同时计算，而非时序上串行。 其卷积网络层层之间是有因果关系的，意味着不会有 漏接 的历史信息或是未来数据的情况发生， ...
2019-11-01 15:25 0 1202 推荐指数：
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