今天来讲一个特殊的CNN：时域卷积网络TCN。
TCN是一种专门用于处理时间序列数据的卷积神经网络，它通过因果卷积和膨胀卷积来适应时序数据，能有效捕捉长距离的依赖关系，显著提高预测准确性。
不仅如此，TCN的并行计算、长期记忆保留、模型简单易理解等优势，让它不仅能提升模型的性能，也能降低训练和推理过程中的计算复杂度，因此它在多个领域都有广泛应用，非常适合我们用作时间序列任务涨点以及寻找创新点。
比如新成果TCNN，通过预测任务来实现EMG信号压缩感知重建，在提高准确性的同时最快实现117倍提速。
为加快同学们的论文进度，尽快中稿，我这次整理好了8个最新的TCN创新成果，开源代码已附，希望看文的各位都能发出高质量论文！
论文原文+开源代码需要的同学看文末
A temporal Convolutional Network for EMG compressed sensing reconstruction
**方法：**论文提出了一种新的肌电（EMG）压缩感知重建方法，使用了一个时间卷积网络和一个全连接层，称为TCNN，以应对EMG压缩感知中的主要挑战。与传统的压缩感知重构算法相比，人工智能算法的重构质量和效率大大提高。
创新点：
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基于TCN的深度学习算法：该算法直接学习了测量值与原始信号之间的映射关系，在没有先验知识的情况下重建了EMG信号。相比传统的重建方法，在各种压缩比下显著提高了重构准确性，并且比BP、OMP和MCo等算法快29倍、87倍和117倍以上，极大地提高了效率。
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TCN可以用较少的采样点实现良好的重建质量：与Nyquist采样和其他三种传统重构算法相比，TCN分别减少了超过40%和24%的采样点数量。
C2F-TCN: A Framework for Semi- and Fully-Supervised Temporal Action Segmentation
**方法：**论文提出了一种新的编码器-解码器架构C2F-TCN，用于半监督和全监督下的视频动作分割任务，并引入了一种新的时间特征增强策略。该模型在监督和半监督的时间动作分割以及复杂活动识别任务上取得了优秀的性能，并超过了现有的最先进模型。
创新点：
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C2F-TCN是一种编码器-解码器架构，通过粗到细的解码器输出的集成，实现了更准确、更可靠的监督学习结果。
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C2F-Ensemble方法通过解码器层的集成，减少了过度分段，提高了模型的准确性和不确定性估计。
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提出了一种半监督学习框架，称为Iterative-Contrast-Classify，通过迭代地微调表示和增强分割性能，仅使用少量标记视频即可获得显著的分割性能。
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ICC在只有5%标记视频的情况下，与全监督方法几乎相当，在40%标记视频的情况下，与全监督方法相当，大大降低了标注工作量。
MASA-TCN: Multi-Anchor Space-Aware Temporal Convolutional Neural Networks for Continuous and Discrete EEG Emotion Recognition
**方法：**本文提出了一种新颖的多锚点空间感知TCN（MASA-TCN）模型，作为统一模型用于连续情感回归和离散情感分类任务，通过引入空间感知时间层（SAT）使TCN能够学习EEG信号的空间-光谱模式，并设计了多锚点注意融合块（MAAF）来提取动态时间模式。
创新点：
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MASA-TCN是一种新颖的统一模型，用于从脑电图信号中进行情绪识别。它结合了TCNs的空间学习能力和连续回归和离散分类的任务。
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MASA-TCN引入了一种空间感知的时间层，增强了TCN对EEG电极之间空间关系的学习能力，从而更好地捕捉微妙的情绪状态。
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MASA-TCN设计了多锚点块和注意融合，可以自适应地学习EEG信号中的动态时间依赖性，提高了模型的稳健性和性能。
Spacecraft anomaly detection with attention temporal convolution networks
**方法：**论文提出了一个基于时域卷积网络的异常检测框架，首先利用动态图注意力机制来模拟变量间的复杂相关性，然后使用具有并行处理能力的时域卷积网络来提取多维特征，最后通过最佳阈值来检测潜在的异常。
创新点：
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基于动态图注意力和时间卷积网络的航天器多变量时间序列异常检测模型。
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采用动态图注意力模块来学习变量和时间之间的相关性，并进行加权嵌入。
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设计了时间卷积网络模块来学习航天器数据的模式并检测异常。
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