🧠 什么是 RNN？

RNN（循环神经网络）是一种处理序列数据的神经网络，通过时间序列的隐藏状态传递信息，适用于自然语言处理、时间序列预测等场景。

RNN_Structure

🔍 RNN 的特点

  • 通过循环结构处理序列依赖关系
  • 参数共享，降低计算复杂度
  • 存在梯度消失/爆炸问题
  • 基础模型，后续被 LSTM 和 GRU 改进

🚀 LSTM：长短期记忆网络

LSTM（Long Short-Term Memory）是 RNN 的改进版本，通过引入门控机制解决长期依赖问题。

LSTM_Cell

🔍 LSTM 的核心组件

  1. 遗忘门（Forget Gate）：决定丢弃哪些信息
  2. 输入门（Input Gate）：控制新信息的存储
  3. 输出门（Output Gate）：决定输出哪些信息
  4. 细胞状态（Cell State）：承载长期信息

⚡ GRU：门控循环单元

GRU（Gated Recurrent Unit）是 LSTM 的简化版本，仅包含重置门和更新门，计算效率更高。

GRU_Cell

🔍 GRU 与 LSTM 的对比

特性 LSTM GRU
门的数量 3 个门（遗忘、输入、输出） 2 个门（重置、更新）
计算复杂度 较高 较低
适用场景 需要精确控制信息流动的场景 适合大部分序列任务，效率优先

📚 扩展阅读

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