Keras实战——完成地址邮编多序列与文本分类任务

传统的线性模型难以解决多变量或多输入问题，而神经网络 LSTM 则可以完美地模拟多个输入变量的问题，该特性可以更高效地解决时间序列预测问题。

本门课聚焦于地址邮编多序列任务实战，我们将带领学员在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。课程从项目的前期分析出发，着重从字符表制作、数据读取与增强、模型搭建、模型测试等几个方面展开详细说明，最终实现完整的模型输出。

通过门课程的学习，我们会让学员完成对 Keras 技术的应用与实践，实现技术水平的进阶。