RNN 与 LSTM 简介

递归神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）是自然语言处理（NLP）领域中常用的神经网络架构。它们在处理序列数据时表现出色，如文本、语音等。

RNN 简介

RNN 是一种可以处理序列数据的神经网络，其特点是具有循环连接。这种循环连接允许网络在处理序列数据时保持状态，即上一时刻的信息可以影响下一时刻的计算。

LSTM 简介

LSTM 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 RNN 在处理长序列数据时出现的梯度消失和梯度爆炸问题。

RNN 与 LSTM 的应用

RNN 和 LSTM 在 NLP 领域有着广泛的应用，如：

• 文本分类
• 机器翻译
• 情感分析
• 语音识别

相关资源

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• RNN 简介
• LSTM 简介

LSTM 门控机制