DeepSeek 高阶应用技术详解（4）

1. 引言

在前三篇中，我们探讨了 DeepSeek 的基础功能、分布式训练、模型优化、模型解释性、超参数优化以及 AutoML 的应用。本篇将深入探讨 DeepSeek 在时间序列分析、图神经网络（GNN）和推荐系统中的应用。这些领域是深度学习的前沿方向，具有广泛的实际应用价值。

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2. DeepSeek 在时间序列分析中的应用

2.1 时间序列分析简介

时间序列分析是处理时间相关数据的重要技术，广泛应用于金融、气象、医疗等领域。DeepSeek 提供了多种时间序列模型，包括：

• 循环神经网络（RNN）：适用于序列数据的建模。
• 长短期记忆网络（LSTM）：解决长序列依赖问题。
• Transformer：基于自注意力机制的序列模型。

2.2 时间序列预测

DeepSeek 支持时间序列预测任务，如股票价格预测、天气预测等。通过使用 LSTM 或 Transformer 模型，可以捕捉时间序列中的长期依赖关系。

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