Kapitel 6: Deep Learning, Text und sequenzielle Daten

Die Themen in diesem Kapitel:

  • Textdaten in nützliche Repräsentationen umwandeln

  • Rekurrente neuronale Netze (RNNs)

  • Eindimensionale CNNs zur Verarbeitung sequenzieller Daten verwenden

In diesem Kapitel werden wir Deep-Learning-Modelle erkunden, die Texte (in Form von Wortsequenzen oder Zeichenfolgen), Zeitreihen und sequenzielle Daten im Allgemeinen verarbeiten können. Die beiden grundlegenden Deep-Learning-Algorithmen für die sequenzielle Verarbeitung von Daten sind rekurrente neuronale Netze (RNNs) und 1-D-CNNs, die eindimensionale Variante der CNNs, die wir in den vorangegangenen Kapiteln erörtert haben. In diesem Kapitel werden wir beide Ansätze betrachten.

Die Anwendungsmöglichkeiten ...

Get Deep Learning mit Python und Keras - Das Praxis-Handbuch vom Entwickler der Keras-Bibliothek now with O’Reilly online learning.

O’Reilly members experience live online training, plus books, videos, and digital content from 200+ publishers.