Sequence Process

序列处理（Sequence Processing）是人工智能领域中的一个重要研究方向，主要关注于对序列数据进行分析、建模和预测。序列数据可以是时间序列、文本、音频、视频等多种形式。在序列处理中，研究者通常采用机器学习、深度学习和其他统计方法来提取序列中的有用信息，从而实现诸如分类、聚类、生成、匹配等任务。近年来，随着深度学习技术的快速发展，尤其是循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）和Transformer等模型的提出，序列处理在自然语言处理、语音识别、机器翻译等领域取得了显著的成果。