深度學習模型處理文本（可以將其理解為單詞序列或字符序列）、時間序列和一般的序列數據。用于處理序列的兩種基本的深度學習算法分別是**循環神經網絡**（recurrent neural network）和**一維卷積神經網絡**（1D convnet）。 * **詞向量**之間的**幾何關系**應該表示這些**詞之間的語義關系** # 應用 * 文檔分類和時間序列分類，比如識別文章的主題或書的作者； * 時間序列對比，比如估測兩個文檔或兩支股票行情的相關程度； * 序列到序列的學習，比如將英語翻譯成法語； * 情感分析，比如將推文或電影評論的情感劃分為正面或負面； * 時間序列預測，比如根據某地最近的天氣數據來預測未來天氣。