递归神经网络（RNN）用于处理序列数据，具备内部状态（记忆），适应多种输入输出结构。RNN通过递归公式更新隐藏状态并生成输出。长短期记忆（LSTM）通过门控机制解决梯度消失问题，增强信息流动。

本研究探讨了递归神经网络（RNN）在序列数据学习中的维度问题，提出了一种非自治动态系统方法，建立了状态空间子集的分形维度上限。当输入序列来自N维可逆动态系统时，该子集的分形维度上限为N。这一结果对RNN的维度减少及动态系统的分形维度估计具有重要意义。

本文提出了SigGPDE，一种新的稀疏变分推理框架，专门用于处理序列数据上的高斯过程。该框架通过诱导变量实现稀疏近似，避免了矩阵求逆，并证明了GP签名核的梯度是双曲型偏微分方程的解，从而优化了ELBO。SigGPDE在大规模数据集上显著提高了计算效率和分类性能。

本文研究了状态空间模型（SSM）的普适性，并提出了改进训练算法的方法。通过建立普适性度量模型和引入正则化方法，提高了SSM对序列数据的稳健性和性能。

《注意力就是你所需要的》是一篇经典论文，介绍了Transformer架构的重要性和应用。该架构利用注意力机制提高了序列数据的处理能力，加速了训练时间，并在自然语言处理等领域取得了突破。注意力机制是Transformer的核心组件，通过缩放点积注意力和多头注意力来计算表示。这一论文的发表推动了人工智能领域的创新和发展。

本文提出了SigGPDE，一个新的可扩展的稀疏变分推理框架，用于处理序列数据上的高斯过程。通过构造诱导变量来支撑稀疏近似，避免矩阵求逆，并展示了GP签名核的梯度是一个双曲型PDE的解。SigGPDE通过有效的反向传播算法，在大型数据集上实现了最先进的分类任务性能。

本文介绍了一种分解的分层变分自动编码器，能够无监督地学习序列数据的分离和可解释的表征。该模型在转换说话人或语言内容以及说话人验证和自动语音识别任务中优于基线模型。

本文介绍了一种新的多头状态空间架构（MH-SSM），用于处理序列数据。该架构在LibriSpeech语音识别数据集上表现出色，无需外部语言模型，实现了最先进的性能。