Page 4文献来源文献来源：Torres, Jos F., et al. Deep Learning for Time Series Forecasting: A Survey. Big Data 9.1 (2021): 3-21.文献亮点：深度学习方法正被越来越多的用于时间序列预测。本文对于时间序列预测的各种深度学习框架以及实践过程中的很多工程问题都进行了深入而广泛的讨论，为基于深度学习的时间序列研究的框架选型和使用过程提供了丰富的指导作用。引言近年来大量数据的涌现对于大数据分析提出了越来越多的需求，而在大数据分析中广泛使用的各种学习技术中，深度学习技术由于其出色的预测能力脱颖而出。大部分深度学习中的层次化计算都可以通过 GPU 来并行计算，因此我们能够以较高的性能来训练大规模分布式的模型，并且模型复杂度和非线性程度越来越高。深度学习目前在学界有大量的研究，监督学习和无监督学习都应用广泛。模式识别和分类任务是最先也是最大量使用深度学习方法的，并且在语音识别、文本挖掘、图像分析领域都取得了较大成功。然而，深度学习在回归问题上的应用正
