你将学到的
  • RNN 简介
  • LSTM 基本原理
  • RNN 的构建与训练
  • RNN 基本原理
  • GRU 基本原理
课程介绍

实验任务

  • 学习 RNN 及其变体的基本思想和数学原理
  • 使用 NumPy 构建 RNN 模型
  • 训练 RNN 模型
  • 测试 RNN 模型

先学知识

  • 需要了解实验楼的基本操作,推荐学习 新手指南之玩转实验楼
  • Python 基础语法知识。
  • 高等数学与线性代数基础知识
  • 神经网络基础知识

课程难度

本课程难度为中等。

面向用户

本课程主要是对 RNN 及其变体的基本原理进行介绍,面向有一点神经网络基础知识,想要深入学习循环神经网络并想动手实现的用户。

课程教师

酚酞酒 共发布过 3 门课程

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