今天咱们就来看看第一个时序模型，可能有些同学都没有听说过这个模型，这个模型还是相对复杂的，接下来咱们来看看这个模型。 对于一般的时序任务，大家一般会想到NLP中的一些序列模型，LSTM、GRU等模型，这类方法都是给出一个确定的预测值，接下来咱们要介绍这个模型有一点不一样，DeepAR模型并不是直接简单地输出一个确定的预测值，而是输出预测值的一个概率分布，这样做其实有点好处，咱们给出的预测值其实很难

Seq2Seq模型对于一些自然语言处理任务，比如聊天机器人，机器翻译，自动文摘等，传统的方法都是从候选集中选出答案，这对素材的完善程度要求很高，随着最近几年深度学习的兴起，国外学者将深度学习技术应用与自然语言的生成和自然语言的理解的方面的研究，并取得了一些突破性的成果，比如，Sequence-to-

rnn对于一些初学者来说被当成直接跳过的内容，因为如果需要使用RNN，那还不如直接用LSTM，好吧这个思路貌似也没什么问题，但是对于学习这件事情来讲的话，其实RNN是一个新型的网络结构，跳出神经网络的那个固定模式的开始，对大家学习还是有百利而无一害的。拆了的RNN[RNN]的经典过程本站也做过讲解，可以跳转过去看看完全的RNN样子，本节就是要将这一结构拆开来看的。上图就是其中一个RNN结构，初始化