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Dilated CNN/Preuve
Dossier de preuve de méthode

Dilated CNN

A Dilated CNN is a one-dimensional convolutional network whose receptive field grows exponentially with depth, letting it model long-range structure in time series and audio signals. WaveNet (van den Oord et al., 2016) and the Temporal Convolutional Network of Bai, Kolter and Koltun (2018) are the prominent members of this family.

Sources recorded, not reviewed

Dossier source

Citations copiées telles quelles du dossier source de la méthode. Aucune vérification au niveau de la revendication n'en est déduite.

Dilated Convolutional Network (WaveNet / Temporal Convolutional Network)
Dossier de méthode taxonomique · ml-model / deep-learning
  • van den Oord, A. et al. (2016). WaveNet: A Generative Model for Raw Audio. arXiv. · URL
  • Bai, S., Kolter, J.Z. & Koltun, V. (2018). An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling. arXiv:1803.01271. · URL
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Revendications organisées

Revendications enregistrées dans le registre de preuves, chacune avec sa propre évaluation.

Pas encore de revendications organisées

Cette vue n'invente pas d'évaluation de revendication lorsque le registre n'en contient aucune.

Méthodes apparentées

Généré à partir du graphe de méthodes et présenté comme des relations suggérées par la machine — aucune revendication de preuve n'est déduite.

Same method familyBidirectional RNNmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyGRUmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyRandom Forestmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familySequence-to-Sequence Modelmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyXGBoostmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.

Statut de la preuve

Sources recorded, not reviewed

Bibliographic sources are present. Claim-level evidence review has not been performed.

Sources

2 citations enregistrées, copiées du dossier source de la méthode.

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