seq2seq时间序列预测

Seq2seq模型也可以用于时间序列预测任务。在这种情况下，输入序列是历史时间步的观测值，输出序列是未来时间步的预测值。与机器翻译等任务不同，时间序列预测涉及到连续的数值预测，因此解码器通常是一个循环神经网络，每个时间步生成一个预测值。在这种情况下，编码器通常也是一个循环神经网络，并且可以使用不同的架构（如LSTM、GRU）。使用Seq2seq模型进行时间序列预测的优点是可以利用历史信息来预测未来值，同时可以处理多变量时间序列预测任务。