RNN循环神经网络学习 [draft]
经过学习，我们可以使用基本的机器学习模型解决了tabluar数据，可以理解为特征列互换训练模型，使用CNN卷积网络对图片类型的数据进行操作，生活中我们更加常见的还有序列模型“sequence data”，比如文本、视频、声音、股票的涨幅波动，它的数据之间具有较强的依赖性以及特定的顺序。下面我们主要针对文本序列展开探讨： ...
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经过学习，我们可以使用基本的机器学习模型解决了tabluar数据，可以理解为特征列互换训练模型，使用CNN卷积网络对图片类型的数据进行操作，生活中我们更加常见的还有序列模型“sequence data”，比如文本、视频、声音、股票的涨幅波动，它的数据之间具有较强的依赖性以及特定的顺序。下面我们主要针对文本序列展开探讨： ...