结构差异

  • LSTM（长短时记忆网络）

    Long_Short_Term_Memory
    通过 **三个门控机制**（输入门、遗忘门、输出门）控制信息流动，适合处理复杂序列依赖关系。

  • GRU（门控循环单元）

    Gated_Recurrent_Unit
    简化结构，仅包含 **两个门控**（更新门、重置门），计算效率更高，常用于需要快速训练的场景。

训练效率对比

模型 参数数量 训练速度 内存消耗
LSTM 较多 较慢 较高
GRU 较少 较快 较低

📌 GRU 的门控机制减少了冗余计算，适合资源有限的环境。如需深入理解 RNN 原理，可参考 RNN_Overview。

应用场景

  • LSTM：

    Time_Series_Prediction
    适合长序列数据（如股票预测、语音识别）。

  • GRU：

    Natural_Language_Processing
    更适用于中短文本处理（如情感分析、机器翻译）。

🧩 若需可视化对比两者的差异，可访问 LSTM_GRU_Comparison。