原文:时域卷积网络(Temporal Convolutional Network,TCN)

TCN基本结构 时域卷积网络 Temporal Convolutional Network,TCN 由Shaojie Bai et al.在 年提出的,可以用于时序数据处理,详细内容请看论文。 .因果卷积 Causal Convolution 因果卷积如上图所示。对于上一层t时刻的值,只依赖于下一层t时刻及其之前的值。与传统的卷积神经网络的不同之处在于,因果卷积不能看到未来的数据,它是单向的结构, ...

2021-04-13 17:25 2 843 推荐指数:

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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 ...

Fri Oct 25 03:49:00 CST 2019 1 1414
卷积神经网络Convolutional Neural Network,CNN)

  全连接神经网络(Fully connected neural network)处理图像最大的问题在于全连接层的参数太多。参数增多除了导致计算速度减慢,还很容易导致过拟合问题。所以需要一个更合理的神经网络结构来有效地减少神经网络中参数的数目。而卷积神经网络Convolutional ...

Sat Aug 18 07:28:00 CST 2018 0 1253
卷积神经网络Convolutional Neural Network,CNN)”之问

目录 Q1:CNN 中的全连接层为什么可以看作是使用卷积核遍历整个输入区域的卷积操作? Q2:1×1 的卷积核(filter)怎么理解? Q3:什么是感受野(Receptive field)? Q4:对含有全连接层的 CNN,输入图像的大小必须固定? Q5 ...

Tue Mar 05 23:52:00 CST 2019 0 846
卷积思想理解、Convolutional Neural Network(CNN)卷积神经网络初探

1. 如何理解卷积 CNN卷积神经网络的核心是卷积,当然CNN不仅仅只有卷积,还有池化等其他技术,我们第一章先来一起讨论和理解下卷积的定义。 卷积是一个数学上的运算方法,在通信、机器学习、图像处理等领域都有广泛的应用。我们来一起从不同角度来看卷积,以求获得一个全面的认知。 0x1 ...

Wed May 03 07:15:00 CST 2017 0 4168
卷积网络 GCN Graph Convolutional Network(谱域GCN)的理解和详细推导

1. 为什么会出现图卷积神经网络? 普通卷积神经网络研究的对象是具备Euclidean domains的数据,Euclidean domains data数据最显著的特征是他们具有规则的空间结构,如图片是规则的正方形,语音是规则的一维序列等,这些特征都可以用一维或二维的矩阵来表示,卷积神经网络 ...

Wed Sep 16 01:09:00 CST 2020 0 2664
 
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