RNN和CNN是可以相互轉(zhuǎn)化的
參考 ：
https://www.bilibili.com/video/BV1aE41117H4?from=search&seid=8833528472209939400
https://blog.csdn.net/poulang5786/article/details/80766498

一、 PixelRNN & PixelCNN

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總的來講， PixelRNN PixelCNN 基本思想是通過之前的像素來生成下一個像素，像序列模型一樣

二、 Wavenet （沒有理解）

Wavenet 是卷積在序列模型上的應(yīng)用

1、 dilated convolution 擴張卷積
擴張卷積可以理解為空洞卷積，即再卷積核的參數(shù)之間插入空洞，目的是在不增加卷積核參數(shù)的情況下增加感受野
參考 ： https://zhuanlan.zhihu.com/p/81082191

2、Wavenet
參考 ： https://zhuanlan.zhihu.com/p/28849767
Wavenet模型可以根據(jù)一個序列的前 t-1 個點預(yù)測第 t 個點的結(jié)果，基本公式如下：

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