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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
处理输入与输出形状
这部分内容有帮助吗？
- Keras RNN layers: a guide, Scott Zhu, Francois Chollet, 2023 (TensorFlow) - 提供 Keras RNN 层输入输出形状、
return_sequences参数及其他配置细节的说明。 - RNN - PyTorch 2.3 documentation, PyTorch Developers, 2024 - 详细说明 PyTorch 循环层输入输出张量形状和
batch_first参数的作用。 - Deep Learning with Python, François Chollet, 2021 (Manning Publications) - 提供使用 Keras 和 TensorFlow 实现循环神经网络的实用指南，包括输入输出张量形状的管理。
- Stanford CS224n: Natural Language Processing with Deep Learning, Diyi Yang, Tatsunori Hashimoto, 2025 (Stanford University) - 课程讲义和资料，涵盖循环神经网络架构和实践数据处理，包括序列建模的张量维度。