什么是RNN与LSTM？
RNN（循环神经网络）是一种处理序列数据的神经网络，通过记忆单元捕捉时间依赖性。LSTM（长短期记忆网络）是RNN的改进版本，能更有效地解决梯度消失问题，常用于自然语言处理、时间序列预测等场景。
核心概念速览
- 序列建模：处理文本、语音、时间序列等有序数据
- 记忆机制：通过隐藏状态保存历史信息 📜
- 门控结构：LSTM的输入门、遗忘门、输出门（如图：
LSTM_ Gate_Structure） - 应用场景：文本生成、机器翻译、股票预测 📈
实战步骤
- 数据准备：使用时间序列数据（如：
Time_Series_Data） - 模型构建：用Keras或PyTorch实现LSTM层 💻
- 训练与调优：调整超参数（如学习率、层数）
- 部署应用：将模型集成到实际系统中 🚀
扩展阅读
想深入了解序列建模技术？可以阅读我们的深度学习教程：/deep_learning_tutorials
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