1 TCN概况 TCN是时域卷积网络(Temporal Convolutional Network)的简称。 1.1 对比RNN的区别 到目前为止,深度学习背景下的序列建模主题主要与递归神经网络架构(如LSTM和GRU)有关。在许多任务中,卷积网络可以取得比RNNs更好的性能,同时避免了递归模型的常见缺陷,如梯度爆炸/消失问题。 RNN的优点: 建模长期依赖关系:由于...
时间卷积网络(Temporal Convolutional Network,简称TCN)是一种专门用于处理序列数据的深度学习模型。它结合了卷积神经网络(CNN)的并行处理能力和循环神经网络(RNN)的长期依赖建模能力,成为序列建模任务中的强大工具。实验证明,对于某些任务下的长序LSTM和GRU等RNN架构,因此如果大家有多输入单输出(MISO)或多输入多输出(MIMO...
TCN神经网络(Temporal Convolutional Network)是一种用于处理时间序列数据的深度学习模型。与传统的循环神经网络(RNN)相比,TCN具有更高的并行性和更短的训练时间,同时具有更好的性能。 TCN神经网络通过使用一系列卷积层来捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。这些卷积层具有不同的感受野(receptive field),使网络能够同时考虑...
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)...
TCN，即时域卷积网络（Temporal Convolutional Network），是一种深度学习架构，旨在解决序列建模问题。与递归神经网络（RNN）相比，TCN具有多项优势。RNN的优点包括：建模长期依赖关系：通过循环连接保持上下文信息，有效捕捉序列中的长期依赖。动态长度处理：适应变长序列数据，灵活处理输入序列长度的变化。天然...
self.network = nn.Sequential(*layers) def get_input_dim(self): return self._input_size def get_output_dim(self): return self._output_dim def forward(self, inputs): inputs_t = inputs.transpose([0, 2, 1]) output = self.network(inputs_t).transpose([2, 0, 1])[-1] ...
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。 2 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) 就是计算某一个时刻的输出值,已知条件就是这个时刻之前的所有特征值。上面公式中,P表示概率,可以不...
TCN基本结构 时域卷积网络(Temporal Convolutional Network,TCN)由Shaojie Bai et al.在2018年提出的,可以用于时序数据处理,详细内容请看论文。 1.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
列车通信网络标准（TCN标准）TCN的作用 TCN-TrainCommunicationNetwork列车通信网络，是在列车分布式控制系统之上发展起来的列车控制、诊断信息数据通信网络，是一种基于网络的分布式控制系统。主要作用：实现各车厢内大量的可编程设备的有效连接，并使这些设备所产生的各种信息（诸如状态、控制、故障诊断、旅客服务等信息）转换...
TCN全称为Temporal convolutional network,中文为时域卷积网络,融合了时域上的建模能力,卷积的低参数量下的特征提取能力。本文提出的TCN encoder-decoder如下图所示。 TCN encoder-decoder 使用TCN对任务进行建模的好处: 1.比基于LSTM的循环神经网络模型训练更快,因为RNN存在时序上的计算连接; ...