太全了！【时间序列预测】这可能是唯一一个把时间序列预测讲解清楚的教程了吧！（Informer/LSTM）_(人工智能、深度学习、机器学习、机器学习算法、AI)

AI全文总结:
## 课代表总结 视频介绍了时间序列预测中如何处理序列数据，包括语音和文本。讲解了如何对文本进行编码，如one-hot encoding和预训练的词嵌入，并对比了它们的优缺点。还提到了在序列数据中使用embedding的技巧和在PyTorch中如何实现。 ## 要点 - **序列数据表示**：序列数据如语音和文本具有时间先后顺序，需要通过embedding表示，例如将单词用数字或向量表示。 - **房价数据处理**：对于具有天然数值表示的数据（如房价数据），无需embedding，直接用数据类型表达。 - **图片数据处理**：图片可理解为时间序列，一行像素作为一次未来（future），整个图片可通过多行future表示。 - **文本数据表示**：one-hot encoding简单但稀疏，高维度，占用大量空间；预训练词嵌入（如GloVe）考虑语义相关性，维度更小，更具意义。 - **batch的概念**：训练时，批处理（batch）可以一次性输入多个句子，提高训练效率。 - **向量输入格式**：序列数据输入有两种格式：单词在前，维度在中；或维度在前，单词数量在中。 - **embedding layer使用**：在PyTorch中，通过`nn.Embedding`实现查表操作，将单词索引转化为词向量。 - **预训练词嵌入**：推荐使用预训练词嵌入如Word2Vec或GloVe，下载后填充到embedding layer，但注意这些是固定且不可优化的。 - **使用GloVe示例**：通过NLP库加载GloVe词嵌入，输入单词即可获取其100维向量表示。 --本消息由@AI视频总结 召唤成功