機器學習模型
序列模型是一種機器學習模型，專門設計用於處理有序數據，如文本、音頻、視頻等。
序列模型在自然語言處理、語音識別、圖像處理等領域有廣泛套用，這些領域的數據通常是序列形式的。序列模型的核心是捕捉數據點之間的時間依賴關係和上下文信息，從而更好地理解和預測序列中的模式和趨勢。這類模型通過考慮數據點的順序，能夠理解時序關係，從而在處理如語言識別、音樂生成、機器翻譯等任務時表現出色。
在實際套用中，循環神經網路（RNN）和其變體，如長短時記憶網路（LSTM）和門控循環單元（GRU），是序列模型中常用的架構。