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面向序列数据的深度学习算法：原理、应用与展望.docx

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    面向序列数据的深度学习算法：原理、应用与展望

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    在数字化时代，序列数据广泛存在于各个领域，如自然语言处理中的文本序列、生物信息学中的基因序列、金融领域的股票价格走势序列以及工业生产中的传感器数据序列等。随着信息技术的飞速发展，数据量呈爆炸式增长，对序列数据的高效处理和分析需求也日益迫切。如何从海量的序列数据中挖掘出有价值的信息，成为众多领域面临的关键问题。传统的数据分析方法在处理简单数据时表现出色，但在面对复杂的序列数据时，往往显得力不从心。

    深度学习作为机器学习领域的一个重要分支，近年来取得了巨大的成功。深度学习算法通过构建多层神经网络，能够自动从数据中学习到

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