Dilated causal convolution layer什么意思

Dilated causal convolution layer是深度学习模型中常用的一种卷积层，用于处理时序数据，例如时间序列或自然语言处理。它被称为“因果卷积”，因为每个时间步的输出仅取决于当前和过去时间步的输入，而不取决于未来时间步。

“扩张”的方面是指卷积核在其值之间具有间隔（扩张），使得该层可以具有更大的感受野，而不增加参数数量。这种性质对于捕捉时序数据中的长期依赖关系非常有用。

总体而言，dilated causal convolution层已被证明在各种应用中效果显著，例如语音识别、机器翻译和文本分类。