郑晓晴周报2018.12.10

TensorFlow1.3版本引入了一个TensorFlow Time Series模块，专门设计了一套针对时间序列预测问题的API。看了AR模型和LSTM模型做时间序列预测的代码，想到刚学完的随机过程书上有AR模型的推导过程，就去看了看AR模型的推导过程。但是还有一些疑问:
1.数学方法和神经网络方法做时间序列预测的优劣，比如，准确度，复杂度。
2.AR模型中有一个序列周期的参数，AR模型需要确定输入序列的周期性吗？
3.lstm模型代码中，只设定了batch中序列的总长度，没有划分输入序列的长度和预测序列的长度。这可能需要通过阅读源码解决。
这些还需要今后更多的深入学习和实验去理解。