Keras 作为高级神经网络库，为机器学习算法工程师提供了快速上手神经网络的便捷工具。本文将通过使用 Keras 和简单的 6 步操作，介绍如何利用循环神经网络（RNN）进行时间序列数据的预测。本文所涵盖的内容也是算法工程师求职面试中的常见考察题目之一，旨在测试求职者对神经网络基础的理解及动手能力。在本教程中，将介绍循环神经网络（RNN）的基础概念，并展示如何通过 Keras 实现一个简单的 RNN 模型，预测太阳黑子数据集中的时间序列数据。文章目录Keras SimpleRNN 基础模型在太阳黑子数据集上运行 RNN总结Keras SimpleRNN 基础模型下方函数create_RNN用于构建一个包含SimpleRNN和Dense层的神经网络模型。SimpleRNN层处理输入的时序数据，而Dense层用于生成最终的预测值。defcreate_RNN(hidden_units,dense_units,input_shape,activation):model=Sequential()mod
