TCNNは「Temporal Convolutional Neural Network」の略称です。これは、時系列データを処理するために設計されたニューラルネットワークの一種で、特に時間的な依存関係を捉えるのに優れています。以下にその特徴をまとめます。 時系列データの処理: TCNNは、音声認識や気象予測など、時間に依存するデータの解析に適しています。 畳み込み層の利用: 従来の畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を基にしており、時間的な特徴を抽出するために畳み込み層を使用します。 長期依存性の学習: リカレントニューラルネットワーク（RNN）と比較して、長期的な依存関係を効率的に学習できる点が特徴です。 このように、TCNNは特に時系列データの解析において強力なツールとなっています。