递归神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）是深度学习中用于处理序列数据的强大工具。它们在自然语言处理、语音识别和许多其他领域都有广泛的应用。
RNN 简介
RNN（Recurrent Neural Network）是一种特殊类型的神经网络，它能够处理序列数据。与传统的神经网络不同，RNN 具有循环结构，允许它“记住”之前的信息。
- 特点：
- 能够处理序列数据
- 可以“记住”之前的信息
- 循环结构
LSTM 简介
LSTM（Long Short-Term Memory）是 RNN 的一个变体，它解决了 RNN 在处理长序列数据时的梯度消失问题。
- 特点：
- 解决了 RNN 的梯度消失问题
- 能够学习长期依赖关系
- 通过门控机制控制信息的流动
图像示例
以下是 LSTM 结构的示意图：
扩展阅读
想要了解更多关于 RNN 和 LSTM 的知识，可以阅读以下文章：