1 مستودع
Sequence models that utilize stacks of convolutional layers instead of recurrent units for parallel processing.
Distinct from Sequence-to-Sequence Models: Distinct from general Sequence-to-Sequence Models: specifically focuses on the convolutional architecture rather than encoder-decoder patterns.
Explore 1 awesome GitHub repository matching artificial intelligence & ml · Convolutional Sequence Models. Refine with filters or upvote what's useful.
TCN هو إطار عمل ومكتبة للتعلم العميق للتسلسلات لبناء شبكات تلافيفية زمنية (Temporal Convolutional Networks). يوفر مجموعة أدوات لتنفيذ بنيات تلافيفية بحتة لنمذجة البيانات التسلسلية كبديل للشبكات العصبية المتكررة. يتضمن المشروع مجموعة قياس أداء لنمذجة التسلسلات مصممة لتقييم دقة وسرعة معالجة البنيات. تستخدم هذه المجموعة مهاماً موحدة، بما في ذلك مشاكل الذاكرة، وتصنيف الأرقام، والموسيقى، ومهام اللغة، لقياس الأداء. يغطي إطار العمل مجموعة من المكونات الهيكلية لمعالجة التسلسلات، مثل طبقات التلافيف السببية لمنع تسرب المعلومات والنوى الموسعة لزيادة مجال الاستقبال. كما يوفر كتل اتصال متبقية لاستقرار التدرج وخطوط أنابيب بيانات لتحويل بيانات السلاسل الزمنية الخام إلى موترات (Tensors).
Replaces recurrent neural networks with a stack of convolutional layers to allow parallel processing of sequences.