Перевод статьи подготовлен в преддверии старта курса «Deep Learning. Basic».
В этой статье мы поговорим о последних инновационных решениях на основе TCN. Для начала на примере детектора движения рассмотрим архитектуру временных сверточных сетей (Temporal Convolutional Network) и их преимущества перед традиционными подходами, такими как сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN). Затем поговорим о последних примерах применения TCN, включая улучшение прогнозирования трафика, локализатор и детектор звука и вероятностное прогнозирование.
В этой статье мы поговорим о последних инновационных решениях на основе TCN. Для начала на примере детектора движения рассмотрим архитектуру временных сверточных сетей (Temporal Convolutional Network) и их преимущества перед традиционными подходами, такими как сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN). Затем поговорим о последних примерах применения TCN, включая улучшение прогнозирования трафика, локализатор и детектор звука и вероятностное прогнозирование.