TCNN（Temporal Convolutional Neural Network）の主な用途は以下の通りです。 時系列データの解析: TCNNは、時間に依存するデータのパターンを捉えるのに優れています。これにより、金融市場の予測やセンサーデータの解析に利用されます。 音声認識: 音声信号の時間的な変化を捉える能力があるため、音声認識システムにおいても広く使われています。 動画解析: 動画データのフレーム間の時間的な関係を学習することで、行動認識や異常検知に役立ちます。 自然言語処理: テキストデータの時系列的な特徴を捉えるため、文の生成や感情分析などにも応用されています。 TCNNは、これらの用途において、従来のリカレントニューラルネットワーク（RNN）よりも効率的で、並列処理が可能なため、特に注目されています。