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应用场景：应用于语音识别语音翻译机器翻译RNNRNN（RecurrentNeuralNetworks,循环神经网络）不仅会学习当前时刻的信息，也会依赖之前的序列信息。由于其特殊的网络模型结构解决了信息保存的问题。所以RNN对处理时间序列和语言文本序列问题有独特的优势。递归神经网络都具有一连串重复神经网络模

思路1.将序列当中的左右元素，依次比较，保证右边的元素始终大于左边的元素；（第一轮结束后，序列最后一个元素一定是当前序列的最大值；）2.对序列当中剩下的n1个元素再次执行步骤1。3.对于长度为n的序列，一共需要执行n1轮比较时间复杂度最佳情况：T(n)O(n)最差情况：T(n)O(n2)平均情

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时间序列异常检测识别故障对系统的正常运行颇为重要，准确率高的异常检测对系统的稳定性具有重要意义。时间序列的异常检测已经研究了几十年，业界提出了各种有效检测方法。我们提出了一种基于深度学习的时间序列异常检测模型。