对于连续的回归问题，带有一定物理规律的向量序列，现在有什么先进的AI模型或者架构去学习吗？
2024-03-13 阅读 13
对于连续的回归问题，特别是带有一定物理规律的向量序列，可以考虑使用循环神经网络（RNN）或者长短期记忆网络（LSTM）这样的模型。这些模型在处理时间序列数据和具有时序关系的数据时表现较好，能够捕捉数据中的长期依赖关系。
另外，如果数据具有复杂的时空关系，可以考虑使用卷积神经网络（CNN）结合RNN或者LSTM来处理。这种结合模型可以同时捕捉空间特征和时间特征，适用于一些需要考虑多个维度关系的问题。
除了传统的神经网络模型，还可以考虑使用Transformer模型，特别是其变种如BERT、GPT等。这些模型在自然语言处理领域表现优异，也可以用于处理序列数据，包括时间序列和具有时序关系的向量序列。
总的来说，选择合适的模型取决于数据的特点和具体问题的需求，可以根据实际情况进行尝试和调整。
更新于 2024年11月20日
