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在阅读论文源码后，我的理解是：采用GLU实现了在时间维度上的卷积操作，卷积核大小是13，即HW，H表示节点数量，W表示时间长度，因此在每个节点上使用GLU来捕获时间上的依赖关系，也就是利用GLU来实现TCN能够达到的效果——1D卷积和并行计算的
TCN基本结构时域卷积网络（TemporalConvolutionalNetwork，TCN）由ShaojieBaietal.在2018年提出的，可以用于时序数据处理，详细内容请看论文。
TCN是指时间卷积网络，一种新型的可以用来解决时间序列预测的算法。在这一两年中已有多篇论文提出，但是普遍认为下篇论文是TCN的开端。论文名称：AnEmpiricalEvaluationofGenericConvolutionalandRecurrentNetworksforSequenceModeling
3.时间卷积网络时间卷积网络（TCN），是用于序列建模任务的卷积神经网络的变体，结合了RNN和CNN架构。对TCN的初步评估表明，简单的卷积结构在多个任务和数据集上的性能优于典型循环网络（如LSTM），同时表现出更长的有效记忆。TCN的特征1.
这篇文章提出了一种基于时间卷积神经网络的时间序列异常检测方法，也是首篇将TCN应用于时间序列异常检测的文章。实验验证了提出的方法的有效性。原论文在文末进行获取。1摘要卷积网络已被证明在提取结构化数据中的高级特征方有不错的效果。
使用Kipf&Welling2017的近似谱图卷积得到的图卷积作为空间上的卷积操作，时间上使用一维卷积TCN对所有顶点进行卷积，两者交替进行，组成了时空卷积块，在加州PeMS和北京市的两个数据集上做了验证。论文中图的构建方法并不是基于实际路网...
什么是TCNTCN全称TemporalConvolutionalNetwork，时序卷积网络，是在2018年提出的一个卷积模型，但是可以用来处理时间序列。卷积如何处理时间序列时间序列预测，最
TCN时间卷积网络——解决LSTM的并发问题.TCN是指时间卷积网络，一种新型的可以用来解决时间序列预测的算法。.在这一两年中已有多篇论文提出，但是普遍认为下篇论文是TCN的开端。.AnEmpiricalEvaluationofGenericConvolutionalandRecurrentNetworksforSequenceModeling.作者...
在阅读论文源码后，我的理解是：采用GLU实现了在时间维度上的卷积操作，卷积核大小是13，即HW，H表示节点数量，W表示时间长度，因此在每个节点上使用GLU来捕获时间上的依赖关系，也就是利用GLU来实现TCN能够达到的效果——1D卷积和并行计算的
TCN基本结构时域卷积网络（TemporalConvolutionalNetwork，TCN）由ShaojieBaietal.在2018年提出的，可以用于时序数据处理，详细内容请看论文。
TCN是指时间卷积网络，一种新型的可以用来解决时间序列预测的算法。在这一两年中已有多篇论文提出，但是普遍认为下篇论文是TCN的开端。论文名称：AnEmpiricalEvaluationofGenericConvolutionalandRecurrentNetworksforSequenceModeling
3.时间卷积网络时间卷积网络（TCN），是用于序列建模任务的卷积神经网络的变体，结合了RNN和CNN架构。对TCN的初步评估表明，简单的卷积结构在多个任务和数据集上的性能优于典型循环网络（如LSTM），同时表现出更长的有效记忆。TCN的特征1.
这篇文章提出了一种基于时间卷积神经网络的时间序列异常检测方法，也是首篇将TCN应用于时间序列异常检测的文章。实验验证了提出的方法的有效性。原论文在文末进行获取。1摘要卷积网络已被证明在提取结构化数据中的高级特征方有不错的效果。
使用Kipf&Welling2017的近似谱图卷积得到的图卷积作为空间上的卷积操作，时间上使用一维卷积TCN对所有顶点进行卷积，两者交替进行，组成了时空卷积块，在加州PeMS和北京市的两个数据集上做了验证。论文中图的构建方法并不是基于实际路网...
什么是TCNTCN全称TemporalConvolutionalNetwork，时序卷积网络，是在2018年提出的一个卷积模型，但是可以用来处理时间序列。卷积如何处理时间序列时间序列预测，最
TCN时间卷积网络——解决LSTM的并发问题.TCN是指时间卷积网络，一种新型的可以用来解决时间序列预测的算法。.在这一两年中已有多篇论文提出，但是普遍认为下篇论文是TCN的开端。.AnEmpiricalEvaluationofGenericConvolutionalandRecurrentNetworksforSequenceModeling.作者...
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