TensorFlow序列模型教程 🤖

欢迎学习使用TensorFlow构建序列模型！本教程将带你了解如何处理文本、时间序列等序列数据，掌握RNN、LSTM、GRU等核心算法。🧠

1. 基本概念入门

序列模型擅长处理具有顺序依赖性的数据，例如：

• 文本生成 📖
• 语音识别 🎵
• 时序预测 📈

TensorFlow提供tf.keras序列化API，支持快速搭建模型。📌

2. 核心模型结构

2.1 循环神经网络(RNN)

基础单元：`tf.keras.layers.SimpleRNN`

2.2 长短期记忆网络(LSTM)

优势：解决梯度消失问题 🔁

2.3 门控循环单元(GRU)

简化版LSTM，计算效率更高 ⏱️

3. 高级技巧

3.1 Attention机制

实现：`tf.keras.layers.Attention` 应用场景：机器翻译、文本摘要

3.2 Transformer模型

特点：自注意力机制 + 并行计算 推荐实践：[TensorFlow官方Transformer教程](/tutorials/tensorflow-transformer)

4. 实战案例

• 文本分类 📌
• 序列预测 📊
• 生成对抗网络(GAN) 🎉

5. 扩展学习

如需深入了解序列模型优化技巧，可参考：
序列模型进阶指南
(包含模型调参、分布式训练等内容)

本教程配套代码可在GitHub仓库获取，欢迎 Fork！