如何基于TensorFlow使用LSTM和CNN实现时序分类任务

如何基于TensorFlow使用LSTM和CNN实现时序分类任务

时序数据经常出现在很多领域中，如金融、信号处理、语音识别和医药。传统的时序问题通常首先需要人力进行特征工程，才能将预处理的数据输入到机器学习算法中。并且这种特征工程通常需要一些特定领域内的专业知识，因此也就更进一步加大了预处理成本。例如信号处理（即EEG信号分类），特征工程可能就涉及到各种频带的功率谱（powerspectra）、Hjorth参数和其他一些特定的统计学特征。