残差连接:类似于ResNet中的残差块,TCN也使用残差连接来帮助梯度流过更深层的网络,从而缓解梯度消失问题。 TCN的优势 并行化:与递归神经网络(如LSTM或GRU)相比,TCN可以更容易地实现并行化,因为卷积操作可以在整个输入序列上同时执行。长期依赖性:由于扩张卷积的存在,TCN能够有效地捕捉长距离的依赖关系。避免梯度消失/...
TCN-GRU类似: class TCN_GRU(nn.Module): def __init__(self): super(TCN_GRU, self).__init__() self.tcn = TCN(num_inputs=7, channels=[32, 32, 32]) self.gru = nn.GRU(input_size=32, hidden_size=64, num_layers=2, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(64, 1) def forward...
在深度学习网络流量预测领域，多种模型在实践中展现出强大的预测能力。这些模型如LSTM（长短时记忆网络）、GRU（门控循环单元）、TCN（时间卷积网络）、DBN（深层玻尔兹曼机）等，是预测流量趋势的关键工具。LSTM和GRU都是循环神经网络（RNN）的变种，它们在处理序列数据时具有独特优势。LSTM通过引入记忆单元...
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类 2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类 2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类 2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类 2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类 2.8 LSTM/BiLSTM/...
因果卷积是在wavenet这个网络中提出的,之后被用在了TCN中。TCN的论文链接: 因果卷积英文就是:Causal Convolutions。 之前已经讲了一维卷积的过程了,那么因果卷积,其实就是一维卷积的一种应用吧算是。 假设想用上面讲到的概念,做一个股票的预测决策模型,然后希望决策模型可以考虑到这个时间点之前的4个时间点的股票价格...
TCN使用扩张卷积,它们在不同长度的输入序列上使用填充(padding),从而能够检测彼此邻近但位置完全不同的item之间的依赖关系。 此外,TCN 中还使用了其他技术,例如残差连接,它现在已经成为深度网络的标准。这里主要关注 LSTM与TCN之间的差异: 速度:一般来说,TCN 比 LSTM 快,因为它们使用卷积,可以并行完成。但在实践中...
什么是TCN TCN全称Temporal Convolutional Network,时序卷积网络,是在2018年提出的一个卷积模型,但是可以用来处理时间序列。 卷积如何处理时间序列 时间序列预测,最容易想到的就是那个马尔可夫模型: P(yk|xk,xk−1,...,x1)P(yk|xk,xk−1,...,x1) ...
速度:一般来说,TCN 比 LSTM 快,因为它们使用卷积,可以并行完成。但在实践中,通过使用大量扩张,并考虑到残差连接,TCN 最终可能会变慢; 输入长度:TCN 和 LSTM 都能够接受可变长度输入; 内存:平均而言,TCN 比 LSTM 需要更多内存,因为每个序列都由多个扩张层处理。同样,这取决于定义每个模型变得有多复杂的超参数; ...
DeepTCN模型的训练流程严谨且高效,具体包括以下步骤: 数据预处理:对原始时序数据进行标准化和归一化处理,消除不同特征尺度差异对模型训练的影响。 模型构建:利用深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch等)构建包含多个1D卷积层和最大池化层的DeepTCN模型。 模型训练:使用训练数据集对DeepTCN模型进行精细训练,通过损失函数(如...
TCN全称Temporal Convolutional Network，时序卷积网络，是在2018年提出的一个卷积模型，可以用来处理时间序列。时间序列预测中，马尔可夫模型是计算某一个时刻的输出值，已知条件是这个时刻之前的所有特征值。LSTM 或者是 GRU这样的RNN模型，也是处理时间序列模型的自然选择，因为RNN生来就是为了这个。然而，时间...