42、利用循环神经网络对序列数据进行建模

利用循环神经网络对序列数据进行建模

1. 序列数据简介

1.1 序列数据的独特性

与其他类型的数据不同，序列数据中的元素按特定顺序出现，且相互依赖。典型的监督学习机器学习算法通常假设输入数据是独立同分布（IID）的，即训练示例相互独立且具有相同的底层分布。例如在鸢尾花数据集中，每朵花的测量值相互独立，一朵花的测量值不会影响另一朵花的测量值。

然而，在处理序列数据时，顺序至关重要。以预测某只股票的市场价值为例，如果要预测未来三天的股票市值，按日期排序考虑之前的股票价格来推导趋势是合理的，而不是随机使用这些训练示例。

1.2 序列数据与时间序列数据

时间序列数据是一种特殊的序列数据，其中每个示例都与时间维度相关联。在时间序列数据中，样本是在连续的时间戳上采集的，因此时间维度决定了数据点之间的顺序。例如，股票价格和语音记录都是时间序列数据。

1.3 序列的表示

在机器学习模型中，为了利用序列数据的顺序信息，我们将序列表示为〈𝒙(1), 𝒙(2), … , 𝒙(𝑇)〉，其中上标索引表示实例的顺序，序列的长度为 T。对于时间序列数据，每个示例点 𝑥(𝑡) 都对应一个特定的时间 t。

标准的神经网络模型，如多层感知机（MLP）和用于图像数据的卷积神经网络（CNN），假设训练示例相互独立，因此不包含顺序信息。而循环神经网络（RNN）则是为建模序列数据而设计的，能够记住过去的信息并相应地处理新事件，这在处理序列数据时具有明显优势。

并非所有的序列数据都具有时间维度，例如文本数据或 DNA 序列，这些示例是有序的，但不属于时间序列数据。不过，RNN 也可用