本文提出了一种新颖的深度学习方法，用于通过离散采样估计马尔科夫过程中的时变参数。实验集中在多元回归和随机微分方程的参数估计上，结果表明该方法在特定条件下能有效接近真实解，为基于随机微分方程的模型参数估计提供了新工具。此外，研究探讨了深度学习在分数随机过程中的应用，发现其在赫斯特参数估计方面具有潜力，但效果依赖于过程类型和训练数据质量。