BiLSTM(双向LSTM)实现股票时间序列预测(TensorFlow2版)

本专栏旨在通过实战案例帮助 深度学习初学者 通过 实战案例 快速掌握深度学习的核心概念和技术，这个专栏将覆盖以下关键主题：

1. 深度学习基础：介绍深度学习的基本原理以及数学概念，你将了解到神经网络的工作原理、激活函数、优化算法等基本概念。
2. 常见算法：例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）。
3. 数据预处理：我将介绍如何准备数据集，包括数据清洗、特征提取和转换。这是深度学习模型成功的关键步骤之一。
4. 模型训练与优化：我将深入探讨如何训练深度学习模型，包括选择合适的损失函数、调整超参数和处理过拟合问题。
5. 深度学习应用：将探索深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域的应用。