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神经网络实战:RNN时间序列分析

神经网络实战:RNN时间序列分析

5课时 |
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    课程介绍

    循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)是由神经网络专家如Jordan、Pineda.Williams、Elman等于上世纪80年代末提出的一种神经网络结构模型,这种网络的本质特征是在处理单元之间既有内部的反馈连接又有前馈连接。从系统观点看,它是一个反馈动力系统,在计算过程中体现过程动态特性,比前馈神经网络具有更强的动态行为和计算能力。

    循环神经网络是目前非常流行的模型,在自然语言处理(NLP)领域的很多任务中已经展示出了很大的威力,是国际上神经网络专家研究的重要对象之一。

    课程目标
    • 了解循环神经网络的概念和原理

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