TCN定义
TCN (Temporal Convolutional Network) 是一种专门设计用于处理时间序列数据的深度学习架构，在序列建模和预测任务中表现出色。其核心特点是 因果卷积 ，确保输出仅依赖于过去和当前的输入，而非未来信息，这使其特别适合模拟时间序列的固有特性。通过 膨胀卷积 和 残差连接 等创新机制，TCN能够在保持计算效率的同时有效捕捉长期依赖关系，克服了传统循环神经网络（RNN）面临的挑战。
TCN特点
TCN网络作为一种专为处理时间序列数据而设计的深度学习架构，具有多项独特的优势，使其在序列建模和预测任务中表现卓越。这些特点不仅体现了TCN的设计理念，还为其在实际应用中的成功奠定了基础:
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因果卷积 ：这是TCN的核心组件之一，确保模型仅依赖于当前和过去的输入信息，而非未来的数据。这种设计符合时间序列数据的本质特性，使得TCN能够有效地模拟时间序列的固有属性。因果卷积通过特殊的padding技巧实现，保证了输出序列与输入序列具有相同的长度，同时维持了时间上的因果关系。
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膨胀卷积 ：也被称为空洞卷积或扩张卷积
