Howtosignalprocessing
- Quels sont les réseaux convolutionnels temporels?
- Comment fonctionne TCN?
- Qu'est-ce que le TCN Deep Learning?
- Qu'est-ce que le réseau neuronal temporel?
Quels sont les réseaux convolutionnels temporels?
Le réseau convolutionnel temporel (TCN) est un réseau neuronal convolutionnel récemment proposé, qui combine le réseau entièrement convolutionnel en 1 dimension (1D FCN) et les convolutions causales (Bai et al. 2018). Le 1D FCN maintient le réseau produisant une sortie de la même longueur que l'entrée.
Comment fonctionne TCN?
Réseau de convolution temporelle
Le TCN est conçu à partir de deux principes de base: les convolutions sont causales, ce qui signifie qu'il n'y a pas de fuite d'informations de l'avenir au passé. L'architecture peut prendre une séquence de n'importe quelle longueur et la mapper à une séquence de sortie de la même longueur qu'avec un RNN.
Qu'est-ce que le TCN Deep Learning?
Le réseau de convolution temporelle (TCN) est un cadre qui utilise des convolutions et des dilations occasionnelles afin qu'elle soit adaptative aux données séquentielles avec sa temporalité et ses grands champs réceptifs.
Qu'est-ce que le réseau neuronal temporel?
Les réseaux de neurones temporels (TNN) sont des SNN qui communiquent et traitent les informations codées comme des temps de pointe relatifs (contrairement aux taux de pointe). Une architecture TNN est proposée et, comme une preuve de concept, l'opération TNN est démontrée dans le contexte plus large de la classification supervisée en ligne.
