序列模型是处理序列数据（如时间序列、文本、语音）的核心工具，广泛应用于自然语言处理、语音识别等领域。以下是主要类型与应用场景：
1. 循环神经网络 (RNN) 🔄
- 特点：通过循环结构保留历史信息，适合处理变长序列
- 局限：存在梯度消失/爆炸问题，难以捕捉长距离依赖
- 应用场景：文本生成、机器翻译、情感分析
2. 长短时记忆网络 (LSTM) 🧠
- 改进点：引入遗忘门、输入门、输出门机制
- 优势：能有效处理长序列依赖问题
- 应用场景：股票预测、语音识别、复杂文本分析
3. 门控循环单元 (GRU) ⚙️
- 简化设计：合并遗忘门与输入门为更新门
- 效率：计算量比LSTM少，训练速度更快
- 应用场景：实时数据处理、小规模序列建模
4. Transformer 模型 📈
- 创新点：基于自注意力机制（Self-Attention）
- 优势：并行计算能力强，处理长距离依赖更高效
- 应用场景：大规模语言模型、图像识别、推荐系统
拓展学习 🔗
如需深入了解序列模型的实践应用，可访问 序列模型实战教程 获取代码示例与案例分析。