论文：DeepAR: Probabilistic Forecasting with Autoregressive Recurrent Networks

领域： 时间序列中的概率预测 （probabilistic forecasts）
基础知识：
解决的问题：
方法：auto-regressive recurrent network

效果：
优势：同时预测大量的序列，例如零售中的大量商品。大量序列中的全局变量都被输入模型，被考虑。
不足：
点评：虽然是2019年的论文，但其实我觉得我17年就看过类似思路了wtte-rnn。