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，它们在处理序列数据时特别有效。以下是对 Keras 中 LSTM 和 GRU 的简要介绍。

LSTM

LSTM 是一种特殊的 RNN 架构，它可以学习长期依赖信息。LSTM 通过引入门控机制来控制信息的流动，从而避免梯度消失和梯度爆炸的问题。

LSTM 结构

  • 输入门：决定哪些信息从上一个隐藏状态传递到当前细胞状态。
  • 遗忘门：决定哪些信息从当前细胞状态中丢弃。
  • 输出门：决定哪些信息从当前细胞状态传递到下一个隐藏状态。

GRU

GRU 是 LSTM 的简化版本，它只有一个更新门，而不是三个门。这使得 GRU 在计算上更高效，但可能会牺牲一些性能。

GRU 结构

  • 更新门：同时控制信息的输入和输出。
  • 重置门：决定哪些信息从上一个隐藏状态传递到当前隐藏状态。

实践示例

在 Keras 中，你可以使用 LSTM 和 GRU 层来构建模型。以下是一个简单的例子：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM

model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(None, 10)))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

扩展阅读

想要了解更多关于 LSTM 和 GRU 的信息，可以阅读以下文章：

LSTM Diagram
GRU Diagram