原文: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 年提出的,可以用於時序數據處理,詳細內容請看論文。 .因果卷積 Causal Convolution 因果卷積如上圖所示。對於上一層t時刻的值,只依賴於下一層t時刻及其之前的值。與傳統的卷積神經網絡的不同之處在於,因果卷積不能看到未來的數據,它是單向的結構, ...

2021-04-13 17:25 2 843 推薦指數:

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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
卷積神經網絡Convolutional Neural Network,CNN)

  全連接神經網絡(Fully connected neural network)處理圖像最大的問題在於全連接層的參數太多。參數增多除了導致計算速度減慢,還很容易導致過擬合問題。所以需要一個更合理的神經網絡結構來有效地減少神經網絡中參數的數目。而卷積神經網絡Convolutional ...

Sat Aug 18 07:28:00 CST 2018 0 1253
卷積神經網絡Convolutional Neural Network,CNN)”之問

目錄 Q1:CNN 中的全連接層為什么可以看作是使用卷積核遍歷整個輸入區域的卷積操作? Q2:1×1 的卷積核(filter)怎么理解? Q3:什么是感受野(Receptive field)? Q4:對含有全連接層的 CNN,輸入圖像的大小必須固定? Q5 ...

Tue Mar 05 23:52:00 CST 2019 0 846
卷積思想理解、Convolutional Neural Network(CNN)卷積神經網絡初探

1. 如何理解卷積 CNN卷積神經網絡的核心是卷積,當然CNN不僅僅只有卷積,還有池化等其他技術,我們第一章先來一起討論和理解下卷積的定義。 卷積是一個數學上的運算方法,在通信、機器學習、圖像處理等領域都有廣泛的應用。我們來一起從不同角度來看卷積,以求獲得一個全面的認知。 0x1 ...

Wed May 03 07:15:00 CST 2017 0 4168
卷積網絡 GCN Graph Convolutional Network(譜域GCN)的理解和詳細推導

1. 為什么會出現圖卷積神經網絡? 普通卷積神經網絡研究的對象是具備Euclidean domains的數據,Euclidean domains data數據最顯著的特征是他們具有規則的空間結構,如圖片是規則的正方形,語音是規則的一維序列等,這些特征都可以用一維或二維的矩陣來表示,卷積神經網絡 ...

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