循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）是深度学习中用于处理序列数据的强大工具。它们在自然语言处理、语音识别等领域有着广泛的应用。
RNN 基础
RNN 是一种特殊的神经网络，它能够处理序列数据。RNN 通过循环连接来保存信息，使得网络能够记住之前的信息。
- 循环连接：RNN 的每个时间步都会将前一个时间步的输出传递给下一个时间步。
- 隐藏层状态：RNN 通过隐藏层状态来保存信息。
LSTM 的优势
LSTM 是 RNN 的一个变体，它解决了 RNN 中存在的梯度消失问题，使得网络能够学习长期依赖。
- 门控机制：LSTM 通过门控机制来控制信息的流入和流出，从而避免梯度消失。
- 细胞状态：LSTM 通过细胞状态来保存信息，使得网络能够记住长期依赖。
实践案例
你可以在本站的 RNN 和 LSTM 实践教程 中找到具体的实践案例。
相关图片
LSTM 结构图
RNN 结构图