在深度学习或神经网络中，"循环编码"（Cyclical Encoding）是一种编码技术，其特点是能够捕捉输入或特征中的周期性或循环模式。这种编码方法常用于处理具有周期性行为的任务，比如时间序列预测或理解展示周期性特征的序列。
循环编码的核心思想是将数据的周期性特征转化为网络能够理解的形式。例如，在处理时间数据时，比如小时、日、月等的循环模式，可以使用循环编码来帮助模型识别和利用这些周期性的变化。
当涉及到训练时间序列模型时，通常会使用以下时间特征:
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