tcn+transformer

TCN+Transformer是一种结合了Temporal Convolutional Network（TCN）和Transformer的模型架构。TCN是一种用于时间序列建模的卷积神经网络，它通过堆叠一系列的卷积层来捕捉时间序列中的长期依赖关系。而Transformer则是一种基于自注意力机制的神经网络模型，主要用于序列到序列的任务，如机器翻译。

将TCN和Transformer结合起来，可以充分利用TCN在时间序列建模方面的优势，同时借助Transformer的自注意力机制来捕捉序列中的全局依赖关系。这种结合可以在处理时间序列数据时更好地捕捉到长期依赖关系，并且具有较强的建模能力。

具体而言，TCN+Transformer模型通常由以下几个部分组成：
1. TCN编码器：使用一系卷积层来提取时间序列中的特征，并将其转换为高级表示。
2. Transformer编码器：利用自注意力机制来对TCN编码器输出的特征进行全局建模，捕捉序列中的长期依赖关系。
3. 解码器（可选）：根据具体需要，可以添加一个解码器来进行序列生成或分类等任务。

通过将TCN和Transformer结合，TCN+Transformer模型在时间序列建模任务中取得了一定的成功。它可以应用于各种领域，如语音识别、动作识别、时间序列预测等。