sse_seq

SSE_Seq是一种用于序列预测的深度学习模型，它基于长短时记忆网络（LSTM）和自注意力机制（Self-Attention）。该模型能够捕捉输入序列中的长期依赖关系，并生成相应的输出序列。SSE_Seq在自然语言处理、时间序列预测等领域具有广泛的应用前景。 SSE_Seq的主要优点是能够处理变长序列，并且可以自动学习序列中的重要特征。此外，它还可以通过调整超参数来控制模型的复杂度和性能。SSE_Seq的缺点是需要大量的计算资源和训练数据，以及较长的训练时间。