堆叠的因果增强卷积网络

堆叠的因果增强卷积网络（Causal Convolutional Neural Networks，简称 CCN）是一种基于卷积神经网络的模型，它采用了因果卷积（Causal Convolution）和增强卷积（Dilated Convolution）两种技术，能够有效地处理序列数据，如语音、文本等。在因果卷积中，当前时刻的输出只依赖于当前时刻及之前的输入，而不依赖于未来的输入，从而保证了模型的因果性。在增强卷积中，通过增大卷积核的感受野，有效地提取了序列数据中的长期依赖关系。堆叠的 CCN 模型通过多层次的堆叠和池化操作，实现了对序列数据的高效建模和分类。