TCN（时序卷积网络）

TCN 由因果卷积、膨胀卷积和残差连接构成。因果卷积确保时刻 t 的输出仅依赖 t 及之前输入，避免未来信息泄露；膨胀卷积通过指数级增长的膨胀因子扩大感受野，以较少层数捕获长程依赖；残差连接缓解梯度消失。相比 RNN，TCN 可并行处理整个序列，训练更稳定。在语音合成（如 WaveNet）和动作分割等任务中，TCN 展现出优于 LSTM 的性能。