🎓 序列建模教程：从基础到应用

序列建模是人工智能领域的重要技术，广泛应用于自然语言处理、语音识别、时间序列预测等场景。以下是核心知识点梳理：

🧠 基础概念

• 序列建模：通过神经网络处理有序数据（如文本、时间序列），捕捉元素间的依赖关系
• 典型任务：文本生成 📝、机器翻译 🌐、语音识别 🎤、序列标注 📌
• 核心挑战：长距离依赖问题 ⚠️、数据对齐难题 🔄、计算效率瓶颈 ⏱️

🛠️ 常见模型架构

1. RNN（循环神经网络）

   基础的时序处理模型，但存在梯度消失问题 ❌

2. LSTM（长短期记忆网络）

   通过门控机制解决长距离依赖问题 ✅

3. Transformer

   基于自注意力机制，支持并行计算 ⚡ [深入理解Transformer架构](/教程/Transformer原理)

📊 典型应用场景

• 自然语言处理：文本摘要 📖、情感分析 😊、问答系统 💬
• 时间序列预测：股票价格预测 📈、天气预测 ☁️
• 语音与图像：语音合成 🎵、图像 caption 生成 🖼️

📘 学习路径推荐

1. 先掌握 深度学习基础 知识
2. 学习 序列建模实战案例
3. 拓展阅读 强化学习与序列决策

📌 提示：序列建模需要大量标注数据，建议结合 数据预处理教程 提升实践效果