流模型

流模型是一种用于处理连续数据序列的机器学习模型。它通过将输入数据看作是一系列连续的符号或向量，并利用概率分布来建模这些符号或向量之间的关系。流模型通常用于自然语言处理、语音识别和时间序列预测等领域。与传统的离散模型不同，流模型能够更好地捕捉到数据的动态变化和长期依赖关系。此外，流模型还具有低延迟和高吞吐量的优点，使其在实时应用中具有广泛的应用前景。总之，流模型是一种强大的工具，能够帮助我们更好地理解和处理连续数据序列。