cnn 一维时序数据_时序卷积网络

时序卷积网络（TCN）是一种使用一维卷积神经网络（CNN）处理时序数据的神经网络。与传统的循环神经网络（RNN）相比，TCN 可以并行计算，因此在处理长序列时更有效。

TCN 的核心思想是使用多个一维卷积层来捕捉不同时间尺度的特征。每个卷积层在时间维度上的感受野（receptive field）大小不同，从而可以捕捉局部和全局的时序依赖关系。此外，TCN 还使用了残差连接（residual connections）和扩张卷积（dilated convolutions）来加速收敛和提高模型的表现力。

TCN 在许多时序数据处理任务中都取得了优秀的表现，例如语音识别、机器翻译、音乐生成等。