課程名稱：在 Keras 中通過時間遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）為時間序列數(shù)據(jù)建模（Modeling Time Series Data with Recurrent Neural Networks in Keras）

應用領域：醫(yī)療、金融、自然語言處理等多領域

預備知識：深度學習基礎知識

框      架 : Keras

課程介紹：

時間遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡（RNNs）允許模型基于時間序列數(shù)據(jù)做分類或預測任務，如自然語言處理、市場數(shù)據(jù)分析等等。在這個實驗室里會利用RNN來分析病人的長期健康狀況，通過這個實驗，您可以學會：

·   基于HDF5的電子健康檔案數(shù)據(jù)來創(chuàng)建訓練和測試數(shù)據(jù)集

·   預處理理數(shù)據(jù)集用于作為RNN輸入，RNN可以處理極其復雜的序列數(shù)據(jù)

·   構建一個特殊的RNN架構——長短時記憶模型（LSTM），并利用基于Theano的Keras庫來評估模型性能。

完成此實驗后，您可以使用RNN來構建基于時間序列數(shù)據(jù)的模型。

【課程網(wǎng)址】

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