2018年 Google、Facebook 相继发表了研究成果,其中一篇叙述比较全面的论文是 "An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks"。业界将这一新架构命名为时间卷积网络(Temporal Convolutional Network,TCN)。TCN 模型以 CNN 模型为基础,并做了如下改进: 适用序列模型:因果卷积(Causal Convolution)...
时间卷积神经网络(Temporal Convolutional Neural Networks,简称TCN)是一种卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,简称CNN)的变体,专门用于处理具有时序特性的数据。在计算机视觉和自然语言处理等领域,时间卷积神经网络已经成为处理序列数据的有效工具。 时间卷积神经网络的主要特点是其卷积操作可以在时序维度上进行,从而捕...
一、引言 TCN(Temporal Convolutional Networks)是一种用于时间序列数据建模的深度学习架构。与传统的循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)不同,TCN利用卷积操作来捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。以下是TCN的一些关键特点: 平移不变性:TCN利用卷积操作来学习时间序列数据中的模式和特征,这使得模型具有平移不变性,...
卷积网络convolutional network,也叫做卷积神经网络convolutional neural network CNN 专门用来处理类似网格结构数据的神经网络...比如时间序列,轴上的一维网格 图像数据,二维像素网格 我们把至少在网络中一层中使用卷积运算来替代一般的矩阵乘法运算的神经网络称为卷积网络卷积convolution CNN中用到的卷积和其他领域的定义并不...
英语原文：Temporal Convolutional Networks, The Next Revolution for Time-Series?翻译：雷锋字幕组（君思）这篇文章回顾了几个最新的基于TCN的解决方案。我们首先介绍运动检测的案例研究，并简要回顾一下TCN架构及其相对于传统方法（如卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN））的优势。然后介绍了TCN的几个新颖应用，...
英语原文:Temporal Convolutional Networks, The Next Revolution for Time-Series? 翻译:雷锋字幕组(君思) 这篇文章回顾了几个最新的基于TCN的解决方案。 我们首先介绍运动检测的案例研究,并简要回顾一下TCN架构及其相对于传统方法(如卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN))的优势。然后介绍了TCN的几个新颖应用,包括...
然而现在这一观点要成为过去式了。时间卷积网络(Temporal Convolutional Nets, TCNs)作为 CNN 家族中的一员健将,拥有许多新特性,如今已经在诸多主要应用领域中击败了 RNN。看起来 RNN 可能要成为历史了。 也就是从 2014、15 年起,我们基于深度神经网络的应用就已经在文本和语音识别领域达到 95% 的准确率,可以用来...
英语原文:Temporal Convolutional Networks, The Next Revolution for Time-Series? 翻译:雷锋字幕组(君思) 这篇文章回顾了几个最新的基于TCN的解决方案。 我们首先介绍运动检测的案例研究,并简要回顾一下TCN架构及其相对于传统方法(如卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN))的优势。然后介绍了TCN的几个新颖应用,包括...
然而现在这一观点要成为过去式了。时间卷积网络(Temporal Convolutional Nets, TCNs)作为 CNN 家族中的一员健将,拥有许多新特性,如今已经在诸多主要应用领域中击败了 RNN。看起来 RNN 可能要成为历史了。 也就是从 2014、15 年起,我们基于深度神经网络的应用就已经在文本和语音识别领域达到 95% 的准确率,可以用来...
英语原文:Temporal Convolutional Networks, The Next Revolution for Time-Series? 翻译:雷锋字幕组(君思) 这篇文章回顾了几个最新的基于TCN的解决方案。 我们首先介绍运动检测的案例研究,并简要回顾一下TCN架构及其相对于传统方法(如卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN))的优势。然后介绍了TCN的几个新颖应用,包括...