目前来说时间序列的表示学习有发展前景吗?
2024-04-16 阅读 8
是的，时间序列的表示学习在机器学习和深度学习领域有着很大的发展前景。随着深度学习技术的不断进步，越来越多的方法被提出来处理时间序列数据，如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、变换器（Transformer）等。这些方法可以帮助提取时间序列数据中的模式和特征，从而实现更好的预测、分类、聚类等任务。因此，时间序列的表示学习领域仍然具有很大的发展潜力，并且在各种领域中都有广泛的应用前景。
更新于 2024年11月21日
