序列模型是处理时序数据的核心工具，广泛应用于自然语言处理、语音识别和时间序列预测等领域。以下是几种常见的序列模型类型：

  1. 循环神经网络（RNN）
    RNN 通过循环结构捕捉序列中的时序依赖关系，适合处理变长输入。

    Recurrent_Neural_Network

  2. 长短时记忆网络（LSTM）
    LSTM 在 RNN 基础上引入记忆单元，有效缓解梯度消失问题。

    Long_Short_Term_Memory

  3. 门控循环单元（GRU）
    GRU 简化了 LSTM 的结构，通过更新门和重置门控制信息流动。

    Gated_Recurrent_Unit

  4. Transformer 模型
    基于自注意力机制，突破传统 RNN 的序列顺序限制，支持并行计算。

    Transformer_Model

如需深入了解序列模型的实现细节，可访问 序列模型教程 进行学习。