卷積神經網絡-時序卷積

一、簡介 時序問題的建模大家一般習慣性的採用循環神經網絡（RNN）來建模，這是因爲RNN天生的循環自迴歸的結構是對時間序列的很好的表示。傳統的卷積神經網絡一般認爲不太適合時序問題的建模，這主要由於其卷積核大小的限制，不能很好的抓取長時的依賴信息。 但是也有很多的工作顯示，特定的卷積神經網絡結構也可以達到很好的效果，比如Goolgle提出的用來做語音合成的wavenet，Facebook提出的用來做

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