它可以用于构建动态结构的模型,例如循环神经网络(RNN)中的多个时间步。 用途: 用于构建动态结构的模型,例如循环神经网络(RNN)中的多个时间步。 适用于需要灵活控制子模块的场景,例如根据不同的条件选择不同的层。 构造函数: 构造函数可以接受一个列表作为参数,其中包含 nn.Module 实例。 索引和迭代: 可以像操作 Py...
接着RNN的输入应该为(batch_size, seq_len, output_channel),因此还需要经过一个permute。最后利用一个nn.Linear得到这个batch的预测结果。 3.2 TCN-LSTM 相比TCN-RNN,TCN-LSTM只是进行了简单替换: class TCN_LSTM(nn.Module): def __init__(self): super(TCN_LSTM, self).__init__() self.tcn = TCN...
表示k时刻的特征值。 如果使用LSTM或者是GRU这样的RNN模型,自然是可以处理这样的时间序列模型的,毕竟RNN生来就是为了这个的。 但是这个时间序列模型,宏观上思考的话,其实就是对这个时刻之前的数据做某个操作,然后生成一个标签,回想一下在卷积在图像中的操作,其实有异曲同工。(这里不理解也无妨,因为我之前搞了一...
时间卷积网络(TCN)将取代RNN成为NLP或者时序预测领域的王者。 William Vorhies给出的原因如下: RNN耗时太长,由于网络一次只读取、解析输入文本中的一个单词(或字符),深度神经网络必须等前一个单词处理完,才能进行下一个单词的处理。这意味着 RNN 不能像 CNN 那样进行大规模并行处理。 并且TCN的实际结果也要优于RNN...
时间卷积网络（TCN），是用于序列建模任务的卷积神经网络的变体，结合了 RNN 和 CNN 架构。对 TCN 的初步评估表明，简单的卷积结构在多个任务和数据集上的性能优于典型循环网络（如 LSTM），同时表现出更长的有效记忆。 TCN 的特征是： 1. TCN 架构中的卷积是因果卷积，这意味着从将来到过去不存在信息「泄漏」...
时间卷积网络（TCN），是用于序列建模任务的卷积神经网络的变体，结合了 RNN 和 CNN 架构。对 TCN 的初步评估表明，简单的卷积结构在多个任务和数据集上的性能优于典型循环网络（如 LSTM），同时表现出更长的有效记忆。TCN 的特征是：1. TCN 架构中的卷积是因果卷积，这意味着从将来到过去不存在信息「泄漏」；2...
时间卷积网络(TCN),是用于序列建模任务的卷积神经网络的变体,结合了 RNN 和 CNN 架构。对 TCN 的初步评估表明,简单的卷积结构在多个任务和数据集上的性能优于典型循环网络(如 LSTM),同时表现出更长的有效记忆。 TCN 的特征是: 1. TCN 架构中的卷积是因果卷积,这意味着从将来到过去不存在信息「泄漏」; ...
时间卷积网络(TCN)将取代RNN成为NLP或者时序预测领域的王者。 William Vorhies给出的原因如下: RNN耗时太长,由于网络一次只读取、解析输入文本中的一个单词(或字符),深度神经网络必须等前一个单词处理完,才能进行下一个单词的处理。这意味着 RNN 不能像 CNN 那样进行大规模并行处理。
告别RNN，迎接TCN 字幕组双语原文：告别RNN，迎接TCN 英语原文：Farewell RNNs, Welcome TCNs 翻译：雷锋字幕组（听风1996、君思、小哲）声明：本文假定读者具备LSTM神经网络模型直觉和结构背后的初步基础知识。概述 1.深度学习在FTS中的应用背景 2.值得关注的FTS数据预处理实践 3.时间卷积网络结构 4.时间卷积网络在...
ModernTCN是一种基于传统的Temporal Convolutional Network(TCN)的改进模型,它通过卷积操作捕捉时间序列中的局部和全局模式。相较于传统的RNN或LSTM结构,TCN具有更好的并行计算能力和更少的内存占用,因此在处理长时间序列数据时更具优势。ModernTCN在TCN的基础上引入了一系列现代化的改进,旨在提高其性能和效果。