高级序列模型指南🧠

序列模型是处理时序数据的核心工具，常见类型包括：

1. 循环神经网络 (RNN)

RNN 通过循环连接处理序列信息，适合文本生成、语音识别等任务。其核心特性： - 动态时序建模 - 梯度消失问题 - 门控机制改进（如 LSTM/GRU）

2. 长短时记忆网络 (LSTM)

LSTM 通过记忆单元解决 RNN 的长期依赖问题，关键组件： - 输入门 - 遗忘门 - 输出门 - 细胞状态

3. Transformer 模型

基于自注意力机制，突破传统 RNN 的序列长度限制，优势： - 并行计算能力 - 全局依赖捕捉 - 多语言处理能力

4. 序列模型应用场景

• 时序预测 📉
• 机器翻译 🌐
• 文本摘要 📝
• 语音合成 🎤

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提示：学习序列模型时，建议结合 深度学习基础教程 作为前置知识