11月12日下午14:00至15:30，电院举办了一场主题为 “对时态数据的分析与预测”的网络研讨会：由享誉国际的Hamido Fujita教授主讲，讲座重点介绍了深度序列建模（DSM）的最新发展，以及它在彻底改变自然语言处理（NLP）和时间序列预测等涉及序列数据的任务方面的潜力。

深度学习在各个领域都取得了重大突破，但对许多传统方法来说，序列数据建模--特别是捕捉长期依赖关系和复杂的时间模式--仍然是一个挑战。在本讲座中，Hamido Fujita教授介绍了 DSM，作为应对这些挑战的强大解决方案。DSM 的核心思想是使用深度学习架构，如递归神经网络 (RNN)、变形器和注意力机制，这些架构专门用于捕捉连续数据中错综复杂的时间动态。

Hamido Fujita教授在讲座中详细解释了RNN（循环神经网络）如何通过在每个时间步共享相同的权重矩阵，来增强模型在处理序列数据时的长程依赖性建模能力。RNN能够通过在时间维度上递归传递信息，捕捉到序列中长期的上下文关系，这使得模型能够理解和预测随时间变化的复杂模式，从而提高预测的准确性。尤其是在处理从语音识别到金融预测等各种序列任务时，RNN表现出了极大的灵活性和适应性。此外，Hamido Fujita教授还强调了RNN相较于传统深度学习模型的优势，特别是在高效处理时间序列数据时，RNN能够通过共享权重矩阵和在每个时间步上更新隐藏状态，提升了模型在长序列数据中的表现。这种结构不仅提高了模型在序列数据上的计算效率，还使得RNN在不同长度的序列任务中都能提供更高的准确性和更强的泛化能力。 

在本讲座中，Hamido Fujita教授介绍了标准RNN模型在处理序列数据时面临的挑战，并提出了应对这些问题的解决方案。教授解释了在RNN的梯度计算过程中，尤其是涉及到多个时间步的计算时，梯度爆炸问题的产生。由于RNN模型在每个时间步都会涉及到先前隐藏状态的递归计算，这导致了梯度可能随着时间的推进而不断增大，最终造成训练的不稳定性。为了克服这一问题，教授介绍了“梯度裁剪”技术，该方法能够有效控制梯度的大小，防止梯度爆炸，确保模型训练过程的稳定性。

此外，教授还强调了RNN及其变种，如LSTM和GRU，作为处理长序列数据和捕捉时间动态的重要工具，这些模型能够较好地解决传统神经网络在处理长程依赖时的困难。通过这些深度学习架构的创新，RNN和相关技术能够在语音识别、金融预测等领域展现出更强的能力。

与会师生通过腾讯会议参与讲座，深入了解了Hamido Fujita教授对深度序列建模（DSM）及相关知识的独特见解。听众就这些内容展开了热烈讨论，并对深度强化学习的未来发展有了更深的认识。本次讲座也为人工智能领域的研究者提供了一个共享思想和经验的机会。