Sequence Classification with LSTM Recurrent Neural Networks in Python with Keras

序列分類是一種預測建模問題，其中在空間或時間上具有一些輸入序列，而任務是預測序列的類別。

LSTM(Long Short Term Memory networks)可以解決傳統RNN的長期依賴(long-term dependencies)問題。它對傳統RNN的隱層進行了結構上的改進。

Word Embedding是在高維空間中將單詞編碼為實值向量的技術，其中單詞之間的相似度在含義上轉化為向量空間中的緊密度。

因為LSTM引入了很多內容，導致參數變多，也使得訓練難度加大了很多。因此很多時候往往會使用效果和LSTM相當但參數更少的GRU（目前比較流行的LSTM變種，不僅將遺忘門和輸入門統一為更新門，同時在這個結構中，把細胞狀態和隱藏狀態進行了合并）來構建大訓練量的模型。

Keras 是一個用 Python 編寫的高級神經網絡 API，它能夠以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作為后端運行。

總結

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