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一、开篇：卷积也能做序列

2018 年 3 月，一篇看似"挑衅"的论文出现在 arXiv 上：

An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling
Shaojie Bai, J. Zico Kolter, Vladlen Koltun
Carnegie Mellon University / Intel Labs

论文的核心论点直接而大胆：

在大多数序列建模任务上，一个简单的卷积网络（TCN）能够超过 LSTM、GRU 等经典循环网络——而且训练更快、梯度更稳定。

这在 2018 年是个反常识的说法。

当时的"常识"

2018 年，序列建模的世界被RNN 家族统治：

• RNN（1986）：处理序列的标准方法
• LSTM（1997）：解决长程依赖的王者
• GRU（2014）：LSTM 的简化版
• Seq2Seq（2014）：机器翻译的标准框架