序列建模是深度学习中的核心任务之一，广泛应用于自然语言处理、时间序列预测和语音识别等领域。Keras 提供了简单高效的 API 来构建和训练序列模型，以下是关键步骤和示例：

基础概念

  • 序列建模：处理按顺序排列的数据（如文本、时间序列），模型需捕捉时间依赖关系
  • 常用模型：RNN、LSTM、GRU 和 Transformer
  • 核心组件：Input 层、循环层（SimpleRNN/LSTM/GRU）、输出层

实现示例

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, SimpleRNN, Dense

model = Sequential([
    Embedding(input_dim=10000, output_dim=64, input_length=100),
    SimpleRNN(32),
    Dense(1, activation='sigmoid')
])

上述代码展示了如何构建一个简单的序列分类模型，适用于文本情感分析等任务

可视化模型结构

sequence_modeling

进阶学习

如需深入了解复杂架构，可参考 Keras 高级主题教程 了解如何实现 Transformer 模型和注意力机制

应用场景

  • 文本生成（如聊天机器人）
  • 机器翻译
  • 语音识别
  • 时序预测（如股票价格分析）

📌 注意：实际应用中需根据具体任务调整网络结构和参数设置

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