Machine learning

CNN dilatée

Une CNN dilatée est un réseau de convolution unidimensionnel dont le champ récepteur croît exponentiellement avec la profondeur, lui permettant de modéliser des structures à longue portée dans les séries temporelles et les signaux audio. WaveNet (van den Oord et al., 2016) et le Temporal Convolutional Network de Bai, Kolter et Koltun (2018) sont les membres proéminents de cette famille.

Ouvrir dans MethodMindBientôtVidéoBientôtDownload slides

Lire la méthode complète

Réservé aux membres

Connectez-vous avec un compte gratuit pour lire cette section.

Se connecter

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Sources

  1. van den Oord, A. et al. (2016). WaveNet: A Generative Model for Raw Audio. arXiv. link
  2. Bai, S., Kolter, J.Z. & Koltun, V. (2018). An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling. arXiv:1803.01271. link

Comment citer cette page

ScholarGate. (2026, June 1). Dilated Convolutional Network (WaveNet / Temporal Convolutional Network). ScholarGate. https://scholargate.app/fr/deep-learning/dilated-cnn

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Référencée par

ScholarGateDilated CNN (Dilated Convolutional Network (WaveNet / Temporal Convolutional Network)). Consulté le 2026-06-15 sur https://scholargate.app/fr/deep-learning/dilated-cnn · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026