TCN 简述

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了TCN 简述相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

1. 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。

2. 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,这样的操作方式能够更为方便的调整控制模型占用内存大小。

与TCN 的梯度不在时间方向上,而在网络深度方向上,当输入长度较长时。TCN 中的梯度更加稳定。

内存占用相对于 LSTM 低,因为每一层只有一个过滤器。

3. TCN 的缺点

但是TCN也有两个明显的缺点:

在评估期间,TCN 接收原始序列直至所需的长度,而 LSTM 可以丢弃固定长度的块,故 TCN 可能需要的数据存储比 LSTM 更多。

领域的迁移可能不适用于 TCN。

以上是关于TCN 简述的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

LSTM的备胎,用卷积处理时间序列——TCN与因果卷积(理论+Python实践)

一维与二维时间卷积网络深解(Temporal Convolutional Network,TCN)

深度学习之TCN网络

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python量化用时间卷积神经网络(TCN)进行股价预测

TCN(Temporal Convolutional Network)