課程名稱:在 Keras 中通過時(shí)間遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)為時(shí)間序列數(shù)據(jù)建模(Modeling Time Series Data with Recurrent Neural Networks in Keras) 應(yīng)用領(lǐng)域:醫(yī)療、金融、自然語言處理等多領(lǐng)域 預(yù)備知識:深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識 框 架 : Keras 課程介紹: 時(shí)間遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNNs)允許模型基于時(shí)間序列數(shù)據(jù)做分類或預(yù)測任務(wù),如自然語言處理、市場數(shù)據(jù)分析等等。在這個實(shí)驗(yàn)室里會利用RNN來分析病人的長期健康狀況,通過這個實(shí)驗(yàn),您可以學(xué)會: · 基于HDF5的電子健康檔案數(shù)據(jù)來創(chuàng)建訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù)集 · 預(yù)處理理數(shù)據(jù)集用于作為RNN輸入,RNN可以處理極其復(fù)雜的序列數(shù)據(jù) · 構(gòu)建一個特殊的RNN架構(gòu)——長短時(shí)記憶模型(LSTM),并利用基于Theano的Keras庫來評估模型性能。 完成此實(shí)驗(yàn)后,您可以使用RNN來構(gòu)建基于時(shí)間序列數(shù)據(jù)的模型。
【課程網(wǎng)址】 1)在電腦端,用Chrome瀏覽器,輸入網(wǎng)址www.nvidia.cn/dlionline 2)在“深度學(xué)習(xí)迷你課程”標(biāo)簽頁中,選擇本課程《在 Keras 中通過時(shí)間遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)為時(shí)間序列數(shù)據(jù)建模》 友情提示: * 如在課程使用過程中遇到問題,請?jiān)谖⑿胖凶稍?/span>DLI 小助手(微信號 DLIChina)。 * 課程成功加載后開始倒計(jì)時(shí),中途無法暫停,請預(yù)留好學(xué)習(xí)時(shí)間。 【 關(guān)于 NVIDIA 深度學(xué)習(xí)學(xué)院(DLI)】
面向開發(fā)者、數(shù)據(jù)科學(xué)家和研究人員,DLI 在全球范圍內(nèi)同步提供深度學(xué)習(xí)和加速計(jì)算的專業(yè)培訓(xùn),通過在云端完全配置的 GPU 實(shí)驗(yàn)環(huán)境中親自動手實(shí)踐,系統(tǒng)化學(xué)習(xí)解決實(shí)際問題的能力。通過學(xué)習(xí)和內(nèi)置評估,參與者可以獲得證書,證明其在該領(lǐng)域的能力并可用于職業(yè)發(fā)展。
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