序列到序列学习

Thang Luong、Eugene Brevdo和赵瑞编写的神经机器翻译（seq2seq）教程，这是谷歌项目的一个分支。本教程帮助使用稳定TensorFlow版本的研究者快速上手。它详细介绍了如何构建竞争力强的seq2seq模型，特别适用于神经机器翻译任务。教程提供了最新的解码器/注意包装器，结合了TensorFlow 1.2数据迭代器和专业的递归模型知识，为构建最佳NMT模型提供了实用的提示和技巧。完整的实验结果和预训练模型在公开可用的数据集上进行验证。

递归神经网络，特别是长短期记忆网络，对于序列到序列学习任务非常吸引人。尽管取得了巨大成功，但它们通常存在一个根本缺陷：很容易生成前缀良好但后缀不佳的不平衡目标序列，因此在处理长序列时性能下降。我们提出了一种简单而有效的方法来克服这一缺陷。我们的方法依赖于一对目标-双向LSTM的一致性，以生成更平衡的目标序列。此外，我们开发了两种高效的近似搜索方法，用于目标一致性，经验上显示在序列级损失方面几乎是最优的。我们在两个标准的序列到序列转换任务上进行了大量实验：机器音译和字素到音素转换。实验结果表明，与六种现有方法相比，所提出的方法在一致性和显著性能上实现了一致和显著的改进。

ALTER SEQUENCE 语句可修改序列的增量值、最大值、最小值、循环选项和缓存选项。如果序列达到 MAXVALUE 限制，修改序列继续使用。

序列是自动生成的独特数字，用于创建唯一主键值和代替应用程序编号。技术进步推动下，序列成为高效提升访问效率的数据库对象。

在以往的研究中，我们已经研究了在确定性字符串上的窗口子序列匹配，涉及到知识发现、数据挖掘和分子生物学等领域。然而，在应用中我们观察到，在数据流监测、复杂事件处理以及时间序列数据处理中，字符串往往是嘈杂且具有概率性质。探讨了这一问题的在线设置，其中效率至关重要。我们首先定义了查询语义，并提出了一个精确算法。接着，我们提出了一个随机近似算法，其速度更快，并且在一定程度上保证了准确性。此外，我们设计了一种过滤算法，进一步提升了效率，采用了一种适应序列流内容的优化技术。最后，我们针对带有否定模式的算法进行了提出。为了验证这些算法，我们使用了三个真实数据集和一些合成数据集进行了系统的实证研究。

CREATE SEQUENCE sequence [INCREMENT BY n] [START WITH n] [{MAXVALUE n | NOMAXVALUE}] [{MINVALUE n | NOMINVALUE}] [{CYCLE | NOCYCLE}] [{CACHE n | NOCACHE}];

在 Oracle 表中创建序列以生成唯一 ID 或其他值。

使用 permdata 函数创建随机置换，用于处理海量数据序列。

Oracle 序列用于生成唯一且有序的数字序列。它常用于主键和时间戳等需要递增数字字段的场景。

金融时间序列在金融建模中具有重要意义，尤其是在证券、商品和期货分析与预测中发挥关键作用。附件包含两份内容丰富、质量优秀的PPT讲义，希望能为您提供帮助与启发。