序列学习
生活中的所有事物都是与时间相关的，也就形成了一个序列。为了对序列数据（文本、演讲、视频等）我们可以使用神经网络并导入整个序列，但是这样我们的数据输入尺寸是固定的，局限性就很明显。如果重要的时序特征事件恰好落在输入窗以外，就会产生更大的问题。所以我们需要的是：
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生活中的所有事物都是与时间相关的，也就形成了一个序列。为了对序列数据（文本、演讲、视频等）我们可以使用神经网络并导入整个序列，但是这样我们的数据输入尺寸是固定的，局限性就很明显。如果重要的时序特征事件恰好落在输入窗以外，就会产生更大的问题。所以我们需要的是：
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