递归神经网络（RNN）是处理序列数据的一种强大工具，在自然语言处理、时间序列分析和语音识别等领域有着广泛的应用。本教程将带你通过一系列案例研究，深入了解 TensorFlow 中 RNN 的应用。

案例一：情感分析

情感分析是自然语言处理中的一个重要任务，它可以帮助我们理解用户对某个主题或产品的看法。以下是一个简单的情感分析案例：

  • 数据集：使用 IMDB 数据集进行训练和测试。
  • 模型：构建一个基于 RNN 的模型，使用 LSTM 单元来捕捉序列中的长期依赖关系。
# TensorFlow 代码示例
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim),
    tf.keras.layers.LSTM(128),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

案例二：股票价格预测

时间序列分析在金融领域有着广泛的应用。以下是一个使用 RNN 进行股票价格预测的案例：

  • 数据集：使用历史股票价格数据进行训练和测试。
  • 模型：构建一个基于 RNN 的模型，使用 LSTM 单元来预测未来的股票价格。
# TensorFlow 代码示例
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.LSTM(50, return_sequences=True),
    tf.keras.layers.LSTM(50),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

扩展阅读

想要了解更多关于 TensorFlow 和 RNN 的知识，可以参考以下链接：

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