TCN nb_filters

根据提供的引用内容，TCN（Temporal Convolutional Network）是一种用于时间序列数据建模的神经网络架构。在TCN中，nb_filters是指每个卷积层中的滤波器数量。滤波器的数量决定了网络的容量和学习能力。

以下是一个使用TCN进行时间序列数据建模的示例：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv1D, Dense
from tensorflow.keras.optimizers import Adam

# 定义TCN模型
model = Sequential()
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', padding='causal', input_shape=(timesteps, features)))
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', padding='causal'))
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', padding='causal'))
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', padding='causal'))
model.add(Dense(units=1))

# 编译和训练模型
model.compile(optimizer=Adam(), loss='mse')
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

# 使用模型进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

在上述示例中，我们使用了4个具有64个滤波器的卷积层，并在每个卷积层中使用了大小为3的卷积核。这些卷积层通过padding='causal'参数来实现非因果关系。最后，我们添加了一个全连接层来输出预测结果。