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因果卷积(Causal Convolution)
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发布时间:2024年03月05日
因果卷积(Causal Convolution)
因果卷积可以用上图直观表示。即对于上一层t时刻的值,只依赖于下一层t时刻及其之前的值。和传统的卷积神经网络的不同之处在于,因果卷积不能看到未来的数据,它是单向的结构,不是双向的。也就是说只有有了前面的因才有后面的果,是一种严格的时间约束模型,因此被成为因果卷积。
发布时间:2024年03月05日
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