原文:LSTM的備胎,用卷積處理時間序列——TCN與因果卷積(理論+Python實踐)

什么是TCN TCN全稱Temporal Convolutional Network,時序卷積網絡,是在 年提出的一個卷積模型,但是可以用來處理時間序列。 卷積如何處理時間序列 時間序列預測,最容易想到的就是那個馬爾可夫模型: P y k x k,x k ,...,x 就是計算某一個時刻的輸出值,已知條件就是這個時刻之前的所有特征值。上面公式中,P表示概率,可以不用管這個, y k 表示k時刻的輸 ...

2020-05-20 19:54 0 3310 推薦指數:

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TCN時間卷積網絡——解決LSTM的並發問題

TCN是指時間卷積網絡,一種新型的可以用來解決時間序列預測的算法。在這一兩年中已有多篇論文提出,但是普遍認為下篇論文是TCN的開端。 論文名稱: An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent ...

Mon Aug 19 19:56:00 CST 2019 0 4322
時空卷積網絡TCN

1.寫在前面 實驗表明,RNN 在幾乎所有的序列問題上都有良好表現,包括語音/文本識別、機器翻譯、手寫體識別、序列數據分析(預測)等。 在實際應用中,RNN 在內部設計上存在一個嚴重的問題:由於網絡一次只能處理一個時間步長,后一步必須等前一步處理完才能進行運算。這意味着 RNN 不能像 CNN ...

Fri Oct 25 03:49:00 CST 2019 1 1414
因果卷積(causal)與擴展卷積(dilated)

因果卷積(causal)與擴展卷積(dilated)之An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling author:gswycf   最近在看關於NLP ...

Mon Jul 30 18:10:00 CST 2018 0 2146
時域卷積網絡(Temporal Convolutional Network,TCN

TCN基本結構 時域卷積網絡(Temporal Convolutional Network,TCN)由Shaojie Bai et al.在2018年提出的,可以用於時序數據處理,詳細內容請看論文。 1.因果卷積(Causal Convolution) 因果卷積如上圖所示。對於上一層t ...

Wed Apr 14 01:25:00 CST 2021 2 843
【知識】CNN,因果卷積,拓展卷積和反卷積

CNN 通過上面的動態圖片可以很好的理解卷積的過程。圖中綠色的大矩陣是我們的輸入,黃色的小矩陣是卷積核(kernel,filter),旁邊的小矩陣是卷積后的輸入,通常稱為feature map。 從動態圖中,我們可以很明白的看出卷積實際上就是加權疊加。 同時,從這個動態圖可以很明顯的看出,輸出 ...

Mon Apr 01 22:50:00 CST 2019 0 541
[深度應用]·使用一維卷積神經網絡處理時間序列數據

概述 許多技術文章a都關注於二維卷積神經網絡(2D CNN)的使用,特別是在圖像識別中的應用。而一維卷積神經網絡(1D CNNs)只在一定程度上有所涉及,比如在自然語言處理(NLP)中的應用。目前很少有文章能夠提供關於如何構造一維卷積神經網絡來解決你可能正面臨的一些機器學習問題。本文試圖補上 ...

Sat Apr 20 06:33:00 CST 2019 3 772
圖像處理——卷積原理、二維卷積python實現

一:什么是卷積 離散卷積的數學公式可以表示為如下形式: f(x) = - 其中C(k)代表卷積操作數,g(i)代表樣本數據, f(x)代表輸出結果。 舉例如下: 假設g(i)是一個一維的函數,而且代表的樣本數為G = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] 假設C(k)是一個一維的卷積 ...

Tue Dec 12 09:19:00 CST 2017 0 16184
 
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