TensorFlow Keras 序列模型社区资源指南

什么是序列模型？

序列模型用于处理序列数据（如文本、时间序列等），常见类型包括：

• LSTM（长短期记忆网络） 🧠
• GRU（门控循环单元） 🔄
• Transformer 🔄
• 双向RNN ⬅️➡️

这些模型在自然语言处理、语音识别等领域广泛应用，例如：

• 文本生成
• 机器翻译
• 时序预测

快速入门

1. 安装依赖

   pip install tensorflow
   

2. 基本代码框架

   model = Sequential([
       Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim, input_length=max_length),
       LSTM(units=128, return_sequences=True),
       Dense(num_classes)
   ])
   

3. 训练技巧
   • 使用 model.fit() 进行训练
   • 添加 Dropout 层防止过拟合
   • 通过 EarlyStopping 提升收敛效率

实战案例

• 时间序列预测 教程：用LSTM预测股票价格 📈
• 文本分类项目：基于GRU的电影评论情感分析 💬
• 语言模型实现：Transformer在聊天机器人中的应用 💬

常见问题

• Q: 如何选择LSTM和GRU？
  A: LSTM更适合长序列依赖，GRU计算更高效但表达能力稍弱
• Q: 如何处理序列填充？
  A: 使用 pad_sequences 函数并设置 truncating='post' ⚙️

扩展学习

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