深度学习 | ModernTCN模型结构

目录

      • 基本介绍
      • 模型结构
      • 模型设计
      • 参考资料

基本介绍

ModernTCN(Modern Temporal Convolutional Network)是一种用于时间序列建模的模型结构,它基于传统的Temporal Convolutional Network(TCN)并进行了一些改进。TCN是一种使用卷积神经网络(CNN)进行时间序列建模的方法,它通过卷积操作捕捉时间序列中的局部和全局模式。

ModernTCN在TCN的基础上引入了一些现代化的改进,以提高其性能和效果。下面是ModernTCN的基本结构:

输入层(Input Layer):接收时间序列数据作为输入。

Temporal Convolutional Blocks:ModernTCN由多个Temporal Convolutional Blocks组成。每个Temporal Convolutional Block由以下几个部分组成:

a. Temporal Convolutional Layer:使用一维卷积操作对输入的时间序列进行特征提取。这个卷积层在时间维度上滑动,可以捕捉到不同长度的局部模式。

b. Residual Connections:在每个Temporal Conv

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