在自然语言处理（NLP）中，循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）是处理序列数据的经典模型。它们各有特点，适用于不同场景：

1. RNN 的基本结构

RNN 通过循环连接处理序列信息，允许信息在时间步之间传递。

  • 📌 特点：简单、计算效率高
  • ⚠️ 问题：容易出现梯度消失/爆炸，难以捕捉长距离依赖
  • 📌 应用场景：短文本分类、词性标注
RNN_结构

2. LSTM 的改进设计

LSTM 引入门控机制（输入门、遗忘门、输出门）解决 RNN 的长期记忆问题。

  • 📌 特点：能有效保存长期信息，稳定性更强
  • ✅ 优势：适合处理长序列任务，如机器翻译、文本生成
  • 📌 应用场景：对话系统、语音识别
LSTM_结构

3. 核心差异对比

特性 RNN LSTM
记忆能力 弱（易丢失信息） 强（门控机制）
训练难度 较低 较高
计算开销 小 大（门控增加参数）
RNN_LSTM_对比

4. 扩展阅读

如果想深入了解序列建模技术，可以查看：
序列模型进阶教程

📌 小贴士：LSTM 是 RNN 的一种特殊形式，但其设计更复杂，能更好地应对 NLP 中的长距离依赖问题。