如何基於TensorFlow使用LSTM和CNN實現時序分類任務

原文地址 時序數據經常出現在很多領域中，如金融、信號處理、語音識別和醫藥。傳統的時序問題通常首先需要人力進行特徵工程，才能將預處理的數據輸入到機器學習算法中。並且這種特徵工程通常需要一些特定領域內的專業知識，因此也就更進一步加大了預處理成本。例如信號處理（即 EEG 信號分類），特徵工程可能就涉及到各種頻帶的功率譜（power spectra）、Hjorth 參數和其他一些特定的統計學特徵。本文簡

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