Machine Learning mit Python und ScikitLearn und TensorFlow

Kapitel 16: Modellierung sequenzieller Daten durch rekurrente neuronale Netze

Im letzten Kapitel ging es vor allem um konvolutionale neuronale Netze zur Bildklassifizierung. In diesem Kapitel werden wir rekurrente neuronale Netze (RNNs)​​ erkunden und ihre Anwendung bei der Modellierung sequenzieller Daten sowie eine bestimmte Teilmenge solcher Daten betrachten, nämlich Zeitreihen. In diesem Kapitel behandeln wir die folgenden Themen:

• Sequenzielle Daten

• RNNs für die Modellierung von Sequenzen

• Long Short-Term Memory (LSTM, zu deutsch etwa »Langes Kurzzeitgedächtnis«)

• Truncated Backpropagation-Through-Time (TBPTT)

• Implementierung eines mehrschichtigen RNNs zur Modellierung von Sequenzen mit TensorFlow

• Projekt 1: Analyse der Stimmungslage ...