TCN相比于LSTM

TCN（Temporal Convolutional Network）是一种用于时间序列建模的神经网络结构，与LSTM（Long Short-Term Memory）相比，有以下几点不同之处：

1. 结构：TCN是基于卷积神经网络（CNN）的结构，而LSTM是一种循环神经网络（RNN）。TCN使用一系列的卷积层和池化层来捕捉时间序列中的特征，而LSTM则使用循环单元来处理时间序列的依赖关系。

2. 并行性：TCN可以并行地处理整个时间序列，每个卷积层可以同时处理不同的时间步。这种并行性使得TCN在训练和推理的速度上有优势。而LSTM是串行处理的，每个时间步需要依次计算。

3. 长期依赖：由于LSTM中的门控机制，它可以有效地处理长期依赖关系。而TCN在捕捉长期依赖方面可能存在一定的挑战，因为它主要通过局部感知野的卷积操作来捕捉特征。

4. 内存消耗：相对于LSTM，TCN通常具有更低的内存消耗，因为它不需要存储和更新隐藏状态。这对于处理长序列或大数据集时是有优势的。