什么是LSTM和GRU？
LSTM（长短时记忆网络）和GRU（门控循环单元）是**循环神经网络（RNN）**的两种改进版本，专为处理序列数据设计：
- 📌 LSTM包含三个门（输入门、遗忘门、输出门），通过复杂机制控制信息流动
- 📌 GRU简化结构，仅有两个门（更新门、重置门），计算效率更高
- 📌 两者都可解决传统RNN的梯度消失问题
核心区别对比
| 特性 | LSTM | GRU |
|---|---|---|
| 门的数量 | 3个（输入/遗忘/输出） | 2个（更新/重置） |
| 记忆保持 | 通过细胞状态长期存储信息 | 通过隐藏状态临时存储信息 |
| 计算复杂度 | 较高 | 较低 |
| 应用场景 | 需要精确长期记忆的场景 | 实时序列预测等轻量级任务 |
实战应用场景
- 📊 时间序列预测：股票价格预测、天气预报
- 📖 文本生成：机器翻译、对话系统
- 📈 金融分析：市场趋势建模
- 📸 图像识别：结合CNN处理视频帧
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