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RNN 变体项目介绍

RNN（递归神经网络）是自然语言处理领域中常用的一种神经网络架构。本文将介绍几种 RNN 的变体，包括：

1. LSTM（长短时记忆网络）

LSTM 是 RNN 的一种改进，可以有效地解决长序列数据中的梯度消失和梯度爆炸问题。

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  LSTM 结构图

2. GRU（门控循环单元）

GRU 是 LSTM 的简化版本，它将 LSTM 中的三个门（输入门、遗忘门、输出门）合并为两个门，进一步降低了模型的复杂度。

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  GRU 结构图

3. BiRNN（双向 RNN）

BiRNN 是一种在 RNN 中同时使用前向和后向传播的方法，可以捕获序列中的双向信息。

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  BiRNN 结构图

这些 RNN 变体在自然语言处理、语音识别等领域有着广泛的应用。如果您想了解更多关于 RNN 的信息，可以访问我们的 RNN 基础知识页面。