一文彻底搞懂深度学习 - 序列模型（Sequence Model）

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在深度学习中，序列模型（Sequence Model）是一类专门用于 处理和预测序列数据 的模型。这类模型在 自然语言处理、音频处理、时间序列分析 等领域有着广泛的应用。 自回归模型 和 马尔可夫模型 是序列模型中的两种重要类型。它们各自具有独特的基本原理、应用场景和实现方式。在实际应用中，可以根据具体问题的特点和需求来选择合适的序列模型进行建模和预测。 Sequence Model 一、自回归模型 什么是 自回归模型（AutoRegressive Model） ？ 自回归模型是一种基于自身历史数据进行预测的模型。在序列数据的场景下，自回归模型会使用 前面的数据点来预测当前或未来的数据点 。 自回归模型的工作原理是 什么 ？ 自回归模型是一种 统计模型 ，用于 预测时间序列数据的未来值 。它假设时间序列的当前值与其过去值之间存在 线性关系 ，即当前值可以 ………………………………