LSTM（Long Short-Term Memory）和GRU（Gated Recurrent Unit）是两种常见的循环神经网络（RNN）架构，它们在处理时间序列数据和序列预测任务中表现出色。以下是关于LSTM和GRU的简要教程。
什么是LSTM和GRU？
LSTM和GRU都是RNN的一种变体，专门用于处理序列数据。它们通过引入门控机制来控制信息的流动，从而能够更好地捕捉序列中的长期依赖关系。
LSTM
LSTM由三个门组成：输入门、遗忘门和输出门。这些门决定了哪些信息被保留、哪些被遗忘以及哪些被输出。
- 输入门：决定哪些新的信息将被添加到细胞状态中。
- 遗忘门：决定哪些旧的信息应该从细胞状态中遗忘。
- 输出门：决定哪些信息应该从细胞状态输出作为下一个隐藏状态。
GRU
GRU是LSTM的简化版，它将LSTM的三个门合并为两个门：更新门和重置门。
- 更新门：决定哪些信息应该被保留或丢弃。
- 重置门：决定如何从上一个隐藏状态中更新当前隐藏状态。
实践教程
想要更深入地了解LSTM和GRU，可以参考本站的以下教程：
图片展示
以下是一些与LSTM和GRU相关的图片：
LSTM的门控机制示意图。
GRU的结构示意图。