神经网络时间序列预测是什么时候兴起的

神经网络时间序列预测的起源可以追溯到20世纪80年代。当时，人们开始尝试使用神经网络来预测股票价格和货币汇率等金融时间序列数据。然而，由于当时神经网络的训练算法和计算能力都比较有限，所以预测结果并不是很准确。

随着计算机技术和神经网络算法的不断进步，神经网络时间序列预测逐渐发展起来。在90年代，人们开始尝试使用循环神经网络（RNN）来处理时间序列数据，例如预测股票价格和气温等。然而，由于RNN存在梯度消失和梯度爆炸的问题，所以在长序列预测上表现并不理想。

直到2014年，LSTM（长短期记忆）网络被提出，成功解决了RNN在长序列预测中的问题。之后，神经网络时间序列预测逐渐成为了研究热点，被广泛应用于金融、气象、交通等领域的时间序列预测中。

相关问题

序列生成神经网络预测国内外研究现状

序列生成神经网络在国内外的研究领域得到了广泛的关注和应用。以下是一些国内外研究现状的例子：

1. 语言生成：
- Transformer模型在自然语言处理任务中的应用取得了重大突破，如GPT、BERT等。
- 中文文本生成方面的研究也逐渐兴起，包括文本摘要、对话生成等。

2. 机器翻译：
- 基于编码-解码结构的神经网络模型在机器翻译任务中广泛应用，如RNN、LSTM和Transformer等。
- 引入注意力机制的模型能够捕捉输入序列和输出序列之间的对应关系，提高翻译质量。

3. 音乐生成：
- 使用神经网络模型进行音乐生成是一个有趣的研究方向，可以通过训练模型来生成新的音乐作品。
- LSTM和Transformer等模型被广泛应用于音乐生成任务，可以生成具有旋律和和声的音乐片段。

4. 图像描述：
- 序列生成神经网络也可以用于图像描述任务，即根据输入的图像生成相应的文本描述。
- 这种方法可以结合卷积神经网络提取图像特征，并与循环神经网络进行序列生成。

5. 强化学习：
- 使用强化学习和序列生成神经网络的组合，可以解决一些复杂的决策问题，如语音识别和机器人控制等。
- 这种方法可以通过强化学习算法和生成模型来学习最优的序列生成策略。

需要注意的是，以上只是序列生成神经网络在一些特定领域的研究现状，实际上序列生成神经网络在各个领域都有广泛的应用和研究，且不断有新的方法和模型被提出。随着技术的发展和研究的深入，序列生成神经网络在未来还将持续发展和应用。