Основное внимание в этой записной книжке, чтобы вы были уверены, - это подготовка данных и настройка параметров с помощью Tensorflow. Рекуррентные нейронные сети - это мощный инструмент для прогнозирования, когда используются данные временных рядов. Когда я впервые начал читать о них, я наткнулся на сообщение в блоге, в котором говорилось: «Лучший способ изучить RNN - это использовать их». Непосредственный переход к математической стороне RNN может быть довольно сложной задачей. Хотя..

Используемый набор данных - это данные классификации новостей. import pandas as pd import numpy as np #Train Test Split from sklearn.model_selection import train_test_split #Model Evaluation from sklearn.metrics import confusion_matrix, precision_score, recall_score, accuracy_score #from mlxtend.plotting import plot_confusion_matrix #Deep Learning import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Model, Sequential from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense,..