在深度学习领域，循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）是处理序列数据的强大工具。它们在自然语言处理、语音识别、时间序列分析等领域有着广泛的应用。

什么是RNN？

RNN（Recurrent Neural Network）是一种能够处理序列数据的神经网络。它通过将前一个时间步的输出作为当前时间步的输入，实现了序列信息的记忆。

什么是LSTM？

LSTM（Long Short-Term Memory）是RNN的一种变体，它通过引入门控机制来控制信息的流动，从而有效地解决了长序列中的梯度消失问题。

RNN和LSTM的应用

  • 自然语言处理：文本分类、情感分析、机器翻译等。
  • 语音识别：将语音信号转换为文本。
  • 时间序列分析：股票价格预测、天气预测等。

扩展阅读

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图片展示

以下是一些关于RNN和LSTM的图片：

RNN结构图

RNN_structure

LSTM结构图

LSTM_structure