就在我以为我已经说服自己 RNN 对序列没有其他假设时，除了输入之间存在依赖关系并且（在单向 RNN 的情况下）过去影响现在，Goodfellow、Bengio 和 Courville（2016）用这个打我：

“循环网络中使用的参数共享依赖于相同参数可用于不同时间步长的假设。等效地，假设时间 t + 1 时变量的条件概率分布给出时间 t 的变量是平稳，这意味着上一个时间步和下一个时间步之间的关系不依赖于 t。”

有人可以详细说明这对于时间序列的平稳性假设意味着什么？

（我觉得这里有一个本地或“输入条件”平稳性的概念，但这只是我的直觉。）

谢谢！