顺序数据是一种具有时间顺序或顺序的数据。顺序数据的示例包括时间序列数据、自然语言文本和语音。在这些情况下,数据点的顺序对于理解底层模式或含义很重要。顺序建模则是机器学习和人工智能中用于处理和分析顺序数据的一种技术。
从根本上说,在顺序模型中,数据通过一系列层传递,每一层在将输入数据传递到下一层之前处理和提取特征。这些层以特定顺序堆叠在彼此之上,因此得名“顺序”。第一层称为输入层,接收原始输入数据,最后一层称为输出层,产生最终预测或输出。在两者之间,通常有一个或多个隐藏层来处理数据和提取特征。
顺序数据的示例
时间序列数据,例如股票价格、天气数据和传感器读数。这些数据点通常定期收集,收集它们的顺序对于理解趋势和模式很重要。
自然语言文本,例如书籍、文章或句子。单词和句子的顺序对于理解文本的含义和上下文很重要。
视频,视频帧的顺序对于理解视频中对象的移动和动作很重要。
图像序列,例如医学领域的CT扫描序列、MRI图像或卫星图像。图像的顺序对于理解图像随时间的变化很重要。
几种流行的顺序建模方法
- 循环神经网络(RNN)
- 长短期记忆网络(LSTM)
- 门控循环单元(GRU)
- Transformers