时间序列数据的深度学习预测模型有哪些比较好？

时间序列数据的深度学习预测模型有很多种, 其中常用的有：

- 循环神经网络 (RNN) 模型，如长短时记忆 (LSTM) 和门控循环单元 (GRU)。
- 递归神经网络 (Recurrent Neural Network, RNN)
- 双向循环神经网络 (Bidirectional RNN)
- 编码器-解码器 (Encoder-Decoder) 模型，如长短时记忆编码器-解码器 (LSTM Encoder-Decoder)。
- 注意力机制 (Attention Mechanism)
- Transformer 模型

其中，Transformer 模型在长时间序列预测中表现较好。

相关问题

时间序列预测数据的深度学习模型有哪些比较好的

时间序列预测中常用的深度学习模型有：
1. 长短期记忆网络（LSTM）
2. 遗忘网络（GRU）
3. 深度反馈网络（DFN）
4. 注意力机制的网络（Attention-based models）
5. 时间卷积网络（TCN）
6. 深度可微分网络（DSN）

这些模型都在不同的应用场景下表现良好，可以根据具体需求选择合适的模型。

图像分类问题的深度学习预测模型有哪些比较好？多说一些

目前在图像分类领域中较为流行的深度学习预测模型有：

1.卷积神经网络(CNN)：它通过卷积层和池化层来提取图像特征，并通过全连接层进行分类。常用的CNN模型有LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等。

2.循环神经网络(RNN)：它通过循环和门控机制来处理序列数据，在视频分类等任务中表现良好。常用的RNN模型有LSTM和GRU。

3.卷积循环神经网络(CRNN)：它结合了CNN和RNN的优点，能够同时提取图像特征和处理序列信息，在文本识别等任务中表现良好。

4.可分离卷积神经网络(Separable CNN)：它通过可分离卷积来降低模型复杂度，在移动端设备上表现良好。

这些模型都是目前图像分类领域中较为流行的模型，根据具体应用场景的不同可以选择合适的模型进行训练。