时序数据的处理方法

0 引言

时序数据是一类非常重要的数据。如果数据是单独地一个个地输入，前一个输入与后一个输入完全没有关系，那么这类数据是非时序数据；反之，某些任务需要能够很好地处理序列的信息，即前面的输入与后面的输入是有关系的。比如，当我们在理解一句话的意思时，孤立的理解这句话的每个词是不够的，我们需要处理这些词连接起来的整个序列；当我们处理视频的时候，我们也不能只单独的去分析每一帧，而要分析这些帧连接起来的整个序列。这时，就需要用到深度学习领域中另一类非常重要神经网络：循环神经网络(Recurrent Neural Network)。

讲解RNN和LSTM基本原理的网站链接如下。

https://zybuluo.com/hanbingtao/note/541458

 一本教授LSTM的书的中文译本，《Long Short Term Memory Networks with Python》。

https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-02-26-14