Which of the following neural network architectures are most-commonly used for time-series analysis?

Đáp án đúng: "Recurrent neural networks". Recurrent neural network (mạng nơ-ron hồi quy) xử lý dữ liệu theo từng bước thời gian và mang theo một trạng thái ẩn đóng vai trò bộ nhớ, nên nắm được sự phụ thuộc giữa giá trị hiện tại với các giá trị trước đó; các biến thể như LSTM và GRU là lựa chọn quen thuộc nhất cho chuỗi thời gian. "Multi-layer perceptron" nhận một vectơ đầu vào cố định và không có cơ chế ghi nhớ thứ tự, nên phải tự tạo đặc trưng trễ bằng tay. "Transfer learning" là kỹ thuật tái sử dụng mô hình đã huấn luyện cho bài toán mới, không phải một kiến trúc mạng. "Convolutional neural network" mạnh nhất với dữ liệu ảnh; tích chập một chiều có thể dùng cho chuỗi nhưng không phải lựa chọn phổ biến nhất. "Autoencoders" chủ yếu dùng để nén dữ liệu hoặc phát hiện bất thường, không phải kiến trúc chính để mô hình hóa chuỗi thời gian.