时间卷积神经网络（TCN）

时间卷积神经网络（Temporal Convolutional Network, TCN）是一种深度学习架构，特别适用于序列数据的处理，如音频、视频和文本时间序列。TCN的设计目的是解决长短期记忆（LSTM）等递归神经网络在处理长序列时的效率问题，因为它采用了卷积操作而不是循环结构，这使得它可以并行化计算，极大地提高了训练速度。

1. 卷积层的应用：TCN的核心是使用1D卷积层，这些层能够捕捉序列中的局部特征，并通过堆叠多层形成深度模型，逐层提取不同抽象级别的特征。

2. 局部连接和因果性：TCN通常采用局部连接，即每个时间步的输出只依赖于一小部分输入，而不是整个序列，这样可以避免信息的反向传播，保持了对当前时刻的“因果”依赖性。

3. 残差连接（Residual Connections）：残差块被广泛用于TCN中，它们允许信息直接从一个层传递到下一个层，有助于梯度流动和模型更深的学习。

4. 叠加自注意力机制：虽然不是必需的，但TCN有时也会结合自注意力机制，以增强对全局上下文的建模能力。