递归神经网络（RNN）是处理序列数据的强大工具，以下是一些常见的 RNN 变体及其应用：
- LSTM（长短期记忆网络）：LSTM 通过引入门控机制，解决了传统 RNN 的梯度消失问题，适用于处理长序列数据。
- GRU（门控循环单元）：GRU 是 LSTM 的简化版本，结构更简单，参数更少，但在许多任务上表现与 LSTM 相当。
- BiRNN（双向 RNN）：BiRNN 使用两个 RNN 分别处理序列的前向和后向信息，可以捕获更丰富的序列特征。
LSTM 结构图
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应用场景
- 自然语言处理：文本生成、机器翻译、情感分析等。
- 语音识别：将语音信号转换为文本。
- 时间序列分析：股票市场预测、天气预测等。