本周：使用RNN进行心脏病预测

• 🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客
• 🍖 原作者：K同学啊

文章目录

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* 一、前言
* 二、代码流程
* * 1、导入包，设置GPU
  * 2、导入数据
  * 3、数据处理
  * 4、构建RNN模型
  * 5、编译模型
  * 6、模型训练
  * 7、模型评估

运行环境配置如下：
所使用编程语言版本：Python 3.8.0
深度学习框架版本：tensorflow 2.17.0

一、前言

传统神经网络的架构通常较为基础，其组成要素依次为输入层、隐藏层以及输出层。

与传统神经网络相比，RNN的核心特征在于其能够将前一时刻的输出信息传递至后续的隐藏层，并将其纳入当前计算过程进行联合训练。具体示例如