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前言实验表明，RNN 在几乎所有的序列问题上都有良好表现，包括语音/文本识别、机器翻译、手写体识别、序列数据分析（预测）等。 在实际应用中，RNN 在内部设计上存在一个严重的问题：由于网络一次只能处理一个时间步长，后一步必须等前一步处理完才能进行运算。这意味着 RNN 不能像 CNN 那样进行大规模并行处理，特别是在 RNN/LSTM 对文本进行双向处理时。这也意味着 RNN 极度地计
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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，可以用来处理时间序列。TCN 的优点
TCN = 1D FCN + 空洞因果卷积，这个结构简洁清晰与 RNN 不同的是，由于 TCN 的结构，其可以并行执行卷积，所以 TCN 可以使用并行。而且，还可以通过层数、扩张因子和过滤器大小等参数来调整整个感受野，这样的操
原创
2022-10-23 12:34:31
1101阅读
# PyTorch TCN: Time Series Forecasting with Temporal Convolutional Networks
## Introduction
Time series forecasting is an essential task in various domains such as finance, weather forecasting, and
原创
2023-08-26 14:16:10
154阅读
# TCN与PyTorch：时序数据建模的强大工具
随着深度学习技术的快速发展，时序数据处理变得愈发重要。的一种表现形式便是时序卷积网络（Temporal Convolutional Network，TCN）。在本文中，我们将探讨TCN的基本概念、应用场景，并展示如何使用PyTorch实现一个简单的TCN模型。我们还将包含类图和关系图，以便更好地理解其内部结构。
## 什么是TCN？
时序卷
1.什么是TCNTCN全称TemporalConvolutionalNetwork，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。2.TCN的优点TCN=1DFCN+空洞因果卷积，这个结构简洁清晰!Screenshot2022102111.23.52.png(https://s2.51cto.com/images/202210/578154454139496219c5540
原创
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2022-10-21 16:59:28
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