?研究生阶段：在一些专业的高级课程中，会进一步深入研究离散卷积和序列操作在更复杂的算法和系统中的应用。

线性空间、矩阵运算等线性代数知识

?大学阶段：通常在大学一年级或二年级的线性代数课程中，会系统学习线性空间、矩阵运算、行列式、线性方程组等线性代数的基础知识。

?研究生阶段：在一些专业的高级课程中，如矩阵论、数值分析等，会对线性代数知识进行更深入的拓展和应用。

网络人流量预测需要用哪种我神经网络模型可以预测得到？

以下是一些常用于网络人流量预测的神经网络模型：

循环神经网络（RNN）及相关变体

? RNN：能处理序列数据中的长期依赖关系，通过隐藏状态存储历史信息来预测未来网络人流量，但其存在梯度消失或爆炸问题，在处理长序列时可能受限。

?长短期记忆网络（LSTM）：是RNN的改进，有记忆单元和门控机制，能更好地捕捉长期依赖，有效处理和存储长时间序列中的重要信息，在网络人流量预测中可准确学习不同时间步的流量变化模式。

?门控循环单元（GRU）：也改进自RNN，将遗忘门和输入门合并为更新门，简化结构同时保持对长期依赖的建模能力，计算效率高，在网络人流量预测中能快速处理序列数据并给出预测结果。

卷积神经网络（CNN）与RNN/LSTM结合的模型

? CNN-RNN/LSTM：CNN可提取网络流量数据的空间特征，如不同区域或节点的流量分布模式，RNN或LSTM负责处理时间序列特征，二者结合能同时利用空间和时间信息进行更精准的人流量预测。

注意力机制（Attention）结合的模型

? Attention-RNN/LSTM：注意力机制能让模型在处理序列数据时自动关注不同时间步的重要信息，与RNN或LSTM结合可使网络人流量预测模型更聚焦于关键的流量变化时刻和特征，提高预测准确性。

? Transformer：完全基于注意力机制，并行计算能力强，能高效处理长序列数据，可捕捉网络人流量数据中长距离的依赖关系，在大规模网络人流量预测任务中表现出色。

生成对抗网络（GAN）相关模型

?条件生成对抗网络（CGAN）：在GAN基础上引入条件信息，可将历史网络人流量数据作为条件，生成符合特定条件的未来人流量数据，用于预测不同场景或条件下的网络人流量变化。