DEEPAR模型和RNN、LSTM的关系

DEEPAR模型和RNN、LSTM是两种不同的模型。

RNN（Recurrent Neural Network）和LSTM（Long Short-Term Memory）都是用于序列数据建模的神经网络模型。它们可以捕捉序列数据中的时间依赖关系，因此在时间序列预测任务中被广泛应用。

DEEPAR模型是Amazon开发的一种用于时间序列预测的深度学习模型。它采用了卷积神经网络（CNN）和自注意力机制（self-attention）等技术，在考虑到时间序列的时序性的同时，还能够考虑到不同时间步之间的相关性和季节性等特征，从而提高预测精度。

虽然DEEPAR模型和RNN、LSTM都是用于时间序列预测的模型，但它们的实现方式和具体的技术路线是不同的。