趋近智
循环神经网络与序列建模
章节 1: 序列数据简介
理解序列数据
序列数据的特点
序列模型的需求
将序列数字表示
常见的序列建模任务
第 1 章测验
章节 2: 循环神经网络基本原理
核心思想：迭代处理序列
简单RNN架构
隐藏状态的作用
RNN 单元的数学表述
循环神经网络中的信息流动
沿时间的反向传播 (BPTT)
展开网络进行训练
第 2 章测验
章节 3: 构建简单RNN
搭建开发环境
RNN 单元实现
使用框架API构建简单RNN层
处理输入与输出形状
构建一个简单RNN模型
RNN 的训练循环
动手实践：简单序列预测
第 3 章测验
章节 4: RNN训练中的难点
梯度消失问题
梯度爆炸问题
长期依赖学习的影响
梯度裁剪解析
权重初始化策略
激活函数考量
第 4 章测验
章节 5: 长短期记忆 (LSTM) 网络
通过门控应对循环神经网络的局限
LSTM单元结构
遗忘门
输入门
更新细胞状态
输出门
LSTM单元中的信息流动
LSTM 的优势
第 5 章测验
章节 6: 门控循环单元 (GRUs)
介绍GRU：一种更简洁的门控架构
GRU 单元结构
更新门
重置门
计算候选隐藏状态
计算最终隐藏状态
GRU与LSTM的比较
计算效率考量
何时选择 GRU 或 LSTM
第 6 章测验
章节 7: 实现 LSTM 和 GRU
在深度学习框架中使用LSTM层
在深度学习框架中使用GRU层
配置 LSTM/GRU 层参数
堆叠循环层
理解双向循环神经网络
实现双向层
动手实践：情感分析
第 7 章测验
章节 8: 为循环神经网络准备序列数据
文本数据预处理概述
分词与词汇表构建
整数编码序列
嵌入层介绍
处理变长序列
序列填充
填充值的掩码处理
序列数据批处理
时间序列数据预处理
实践：数据准备流程
第 8 章测验
章节 9: 序列建模应用方法
序列预测方法
时间序列预测模型
序列分类技术
文本分类模型
序列生成方法
文本生成模型
编码器-解码器架构简介
注意力机制概览
实战：时间序列预测
第 9 章测验
章节 10: 评估与调优序列模型
序列分类的评估指标
序列预测的评估指标
序列生成模型的评估指标
可视化模型行为
超参数调整策略
RNN的正则化方法
常见训练问题的排查
实践：调整RNN模型
第 10 章测验
循环神经网络与序列建模
学习构建和训练循环神经网络（RNN），包括长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），用于高效处理时间序列分析和自然语言处理等序列建模任务。本课程讲解其基本结构、训练方法和使用常用深度学习框架的实际操作。
先修课程 Python和机器学习基础
级别:
中级
RNN基础
理解简单循环神经网络的结构和运作方式。
RNN训练
掌握时序反向传播（BPTT）的方法以及梯度消失/爆炸等难题。
高级架构
学习长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的结构和功能。
实现
使用标准深度学习库实现RNN、LSTM和GRU。
序列数据处理
为循环模型准备并预处理序列数据（文本、时间序列）。
序列建模任务
将RNN应用于分类、预测和生成等常见序列建模问题。
本课程没有先修课程。
目前没有推荐的后续课程。
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