递归神经网络：RNN、LSTM、GRU详解

最新推荐文章于 2025-08-03 12:27:54 发布
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#Neural Networks # Recurrent Neural Networks # Natural Language Processing

📕我是廖志伟，一名Java开发工程师、《Java项目实战——深入理解大型互联网企业通用技术》（基础篇）、（进阶篇）、（架构篇）、《解密程序员的思维密码——沟通、演讲、思考的实践》作者、清华大学出版社签约作家、Java领域优质创作者、优快云博客专家、阿里云专家博主、51CTO专家博主、产品软文专业写手、技术文章评审老师、技术类问卷调查设计师、幕后大佬社区创始人、开源项目贡献者。

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💡在这个美好的时刻，笔者不再啰嗦废话，现在毫不拖延地进入文章所要讨论的主题。接下来，我将为大家呈现正文内容。

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# 🌟 递归神经网络（RNN）、循环神经网络（LSTM）和长短时记忆网络（GRU）详解 ## 🍊 1. 递归神经网络（RNN） ### 🎉 1.1 定义 递归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种专门设计来处理序列数据的神经网络。其核心特点在于其记忆能力，能够捕捉序列中的时间依赖关系，这使得RNN在处理如时间序列分析、自然语言处理等任务时表现出色。 ### 🎉 1.2 特点 | 特点 | 描述 | | --- | --- | | 有记忆能力 | RNN通过隐藏层的状态来存储信息，从而实现记忆功能。这种记忆能力使得RNN能够处理序列数据，如时间序列、文本等。 | | 处理序列数据 | RNN能够处理时间序列数据，如文本、语音等，这使得它在自然语言处理和语音识别等领域有着广泛的应用。 | ### 🎉 1.3 结构 | 结构 | 描述 | | --- | --- | | 单元结构 | RNN的基本单元是神经元，每个神经元包含输入层、隐藏层和输出层。 | | 时间步结构 | RNN在时间步上逐个处理序列数据，每个时间步的输出依赖于当前输入和之前的状态。这种结构使得RNN能够处理序列数据。 | ### 🎉 1.4 激活函数和偏置 RNN通常使用非线性激活函数，如tanh或ReLU，以增加模型的非线性表达能力。同时，每个神经元还包含偏置项，以调整输入权重。 ### 🎉 1.5 训练过程 | 过程 | 描述 | | --- | --- | | 误差计算 | 使用损失函数计算预测值与真实值之间的差异。 | | 梯度下降 | 通过反向传播算法计算梯度，并更新网络参数以最小化损失函数。 | ### 🎉 1.6 与Transformer的比较 | 比较项 | RNN | Transformer | | --- | --- | --- | | 基本结构 | 时间步结构 | 自注意力机制 | | 输入处理 | 逐个处理序列数据 | 同时处理所有序列数据 | | 梯度传播方式 | 时间步上的反向传播 | 自注意力机制中的多头注意力 | | 训练效率 | 难以捕捉长依赖关系，训练效率较低 | 能够有效捕捉长依赖关系，训练效率较高 | | 长依赖捕捉能力 | 较弱 | 较强 | | 位置编码 | 需要额外的位置编码 | 无需位置编码 | ## 🍊 2. 长短期记忆网络（LSTM） ### 🎉 2.1 定义 长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种特殊的RNN，通过门控机制解决梯度消失和梯度爆炸问题，能够有效捕捉长依赖关系。 ### 🎉 2.2 特点 | 特点 | 描述 | | --- | --- | | 门控机制 | LSTM通过门控机制控制信息的流入和流出，从而实现长期依赖的捕捉。 | | 长期依赖 | LSTM能够有效捕捉长依赖关系，解决RNN的梯度消失问题。 | | 解决梯度消失和梯度爆炸问题 | LSTM通过门控机制和梯度裁剪技术解决梯度消失和梯度爆炸问题。 | ### 🎉 2.3 结构 | 结构 | 描述 | | --- | --- | | 单元结构 | LSTM的基本单元是神经元，包含输入门、遗忘门、输出门和细胞状态。 | | 门控机制 | LSTM通过输入门、遗忘门和输出门控制信息的流入和流出。 | ### 🎉 2.4 公式推导 LSTM的公式推导较为复杂，涉及多个门控机制和细胞状态的计算。 ### 🎉 2.5 与RNN的比较 | 比较项 | RNN | LSTM | | --- | --- | --- | | 长期依赖 | 较弱 | 较强 | | 梯度消失和梯度爆炸 | 存在 | 解决 | ## 🍊 3. 长短时记忆网络（GRU） ### 🎉 3.1 定义 长短时记忆网络（Gated Recurrent Unit，GRU）是LSTM的简化版本，通过更少的参数实现类似的效果。 ### 🎉 3.2 特点 | 特点 | 描述 | | --- | --- | | 简化LSTM | GRU通过合并遗忘门和输入门，减少参数数量。 | | 更少的参数 | GRU的参数数量比LSTM少，计算效率更高。 | ### 🎉 3.3 结构 | 结构 | 描述 | | --- | --- | | 单元结构 | GRU的基本单元是神经元，包含重置门和更新门。 | | 更简化的门控机制 | GRU通过重置门和更新门控制信息的流入和流出。 | ## 🍊 4. 应用场景 ### 🎉 4.1 语音识别 RNN、LSTM和GRU在语音识别领域具有广泛的应用，能够有效处理语音信号的序列特征。 ### 🎉 4.2 机器翻译 RNN、LSTM和GRU在机器翻译领域具有显著优势，能够捕捉源语言和目标语言之间的序列依赖关系。 ### 🎉 4.3 文本生成 RNN、LSTM和GRU在文本生成领域具有广泛应用，能够生成具有连贯性的文本。 ### 🎉 4.4 时间序列预测 RNN、LSTM和GRU在时间序列预测领域具有良好性能，能够捕捉时间序列数据的长期依赖关系。 | 应用场景 | 特点 | | --- | --- | | 语音识别 | 需要处理连续的语音信号，RNN、LSTM和GRU能够捕捉语音信号的序列特征。 | | 机器翻译 | 需要处理不同语言之间的序列依赖关系，RNN、LSTM和GRU能够捕捉源语言和目标语言之间的序列依赖关系。 | | 文本生成 | 需要生成连贯的文本，RNN、LSTM和GRU能够捕捉文本的序列特征。 | | 时间序列预测 | 需要预测未来的时间序列值，RNN、LSTM和GRU能够捕捉时间序列数据的长期依赖关系。 |

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Python用RNN神经网络：LSTM、GRU、回归和ARIMA对COVID19新冠疫情人数时间序列预测
拓端研究室TRL
11-24 1584
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=27042在本文中，该数据根据世界各国提供的新病例数据（查看文末了解数据获取方式）提供。相关视频获取时间序列数据df=pd.read_csv("C://global.csv")探索数据此表中的数据以累积的形式呈现，为了找出每天的新病例，我们需要减去这些值df.head(10)这些数据是根据国家和地区报告新病例的数据，但我们只想预测国家的新病例，...
深度学习--递归神经网络--LSTM/GRU算法理论
weixin_35733800的博客
04-21 2530
目录 一 递归神经网络基础 1 递归神经网络与前馈神经网络的联系与区别 1）网络结构 2）输入角度 3）输出角度 2 递归神经网络的架构类别 第一种架构类别：从输入和输出的序列长度角度 1）N：N（最为常见的架构） 2）N：M（Seq2Seq或者Encoder-Decoder模型） 3）1：N（处理如图片标注问题，x是图像特征，y是一个句子） 4）N：1（处理如序列分类问题（...
反向传播与递归神经网络：理解LSTM和GRU
AI天才研究院
01-07 1050
1.背景介绍 随着数据量的增加和计算能力的提高，深度学习技术在近年来取得了显著的进展。在这些技术中，递归神经网络(Recurrent Neural Networks, RNN)是一种非常重要的模型，它可以处理序列数据，如自然语言、时间序列等。然而，传统的RNN在处理长距离依赖关系时存在梯度消失(vanishing gradient)和梯度爆炸(exploding gradient)的问题，这使得...
递归神经网络：RNN、LSTM与GRU解析
我是Java程序员廖志伟，感谢朋友们的支持！不定期贡献一篇高品质、过万文字、图文并茂且附有视频解说、满载代码示例注释的良心之作，坚决杜绝粗制乱造。
08-03 1000
📕我是廖志伟，一名Java开发工程师、《Java项目实战——深入理解大型互联网企业通用技术》、（架构篇）、作者、清华大学出版社签约作家、Java领域优质创作者、优快云博客专家、阿里云专家博主、51CTO专家博主、产品软文专业写手、技术文章评审老师、技术类问卷调查设计师、幕后大佬社区创始人、开源项目贡献者。
循环神经网络：RNN、GRU、LSTM、深度循环神经网络、双向循环神经网络、seq2seq
weixin_52435934的博客
07-31 3051
LSTM 可以学习只保留相关信息来进行预测，并忘记不相关的数据。简单说，因记忆能力有限，记住重要的，忘记无关紧要的。LSTM通过刻意的设计来避免长期依赖问题。记住长期的信息在实践中是LSTM的默认行为，而非需要付出很大代价才能获得的能力！所有RNN都具有一种重复神经网络模块的链式的形式。在标准的RNN中，这个重复的模块只有一个非常简单的结构，例如一个tanh层。激活函数 Tanh 作用在于帮助调节流经网络的值，使得数值始终限制在 -1 和 1 之间。
递归神经网络RNN——LSTM
sinat_42247418的博客
03-07 2010
LSTM的产生原因及优点、LSTM网络结构、LSTM工作机制
循环神经网络RNN、LSTM、GRU原理详解
TheHonestBob的博客
05-31 4313
一、写在前面 这部分内容应该算是近几年发展中最基础的部分了，但是发现自己忘得差不多了，很多细节记得不是很清楚了，故写这篇博客，也希望能够用更简单清晰的思路来把这部分内容说清楚，以此能够帮助更多的朋友，对于理解错误的地方也希望各位能够留下宝贵的意见，觉得不错别忘了点赞鼓励一下。 二、循环（递归）神经网络RNN 1、神经网络 在开始RNN之前我们先简单的回顾一下神经网络，下图就是一个简单的神经网络的示...
递归神经网络 (RNN) 及其变体 LSTM (长短期记忆) 和 GRU (门控循环单元)
guojunwu1977的博客
03-06 1083
递归神经网络（RNN, Recurrent Neural Networks）是一类用于处理序列数据的神经网络，特别适合于时间序列数据、语音、文本等连续数据的处理。RNN之所以独特，是因为它们在模型内部维持一个隐藏状态，该状态理论上可以捕获到目前为止所观察到的所有信息。然而，标准RNN在处理长序列时面临梯度消失或梯度爆炸的问题，这限制了它们捕获长期依赖的能力。为了克服这些限制，提出了两种主要的RNN变体：长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。
图解 RNN, LSTM, GRU
全性保真，不以物累形。
11-08 1650
动图逐步演示RNN（RNN,LSTM,GRU）的工作流程。
掌握Python多层递归神经网络：LSTM、GRU、RNN技术解析
标题和描述中提到了几个关键知识点，首先是“Python”，接着是“字符级语言模型”以及“多层递归神经网络”，其中包括LSTM（长短时记忆网络）、GRU（门控循环单元）和RNN（循环神经网络）。这些概念都是机器学习领域...
递归神经网络RNN与LSTM
05-03
**递归神经网络RNN与LSTM** 在深度学习领域，递归神经网络（Recurrent Neural Networks，简称RNN）和长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，简称LSTM）是两种重要的序列模型，主要用于处理具有时间序列特性的...
基于Python进行RNN LSTM GRU测试及数据集试验【100012341】
05-22
使用递归神经网络和其变体(长短期记忆网络LSTM、GRU)在多个数据集(MNIST/FashionMNIST/CIFAR10)上进行训练、测试，比较效果 简单分析不同数据集给参数调整(递归神经网络层数、训练迭代次数)及过拟合现象带来的影响 ...
【电力系统潮流】5节点系统潮流计算-牛拉法和PQ分解法（Matlab代代码实现）
最新发布
11-26
【电力系统潮流】5节点系统潮流计算-牛拉法和PQ分解法（Matlab代代码实现）内容概要：本文介绍了基于Matlab实现的5节点电力系统潮流计算，重点采用牛顿-拉夫逊法（牛拉法）和PQ分解法两种经典算法进行求解。文档详细阐述了两种方法的数学模型、迭代过程及收敛特性，并通过Matlab代码实现对同一测试系统进行仿真分析，对比了两种算法在计算精度、收敛速度和编程复杂度方面的差异。文中包含完整的代码结构、关键函数说明以及运行结果展示，有助于理解电力系统潮流计算的基本原理与数值方法的应用。; 适合人群：电力系统相关专业的本科生、研究生及从事电力系统分析与仿真的科研人员和技术工程师。; 使用场景及目标：①掌握牛顿-拉夫逊法和PQ分解法在电力系统潮流计算中的具体实现过程；②通过Matlab编程加深对潮流算法迭代机制、雅可比矩阵构建与节点分类的理解；③用于教学演示、课程设计或科研项目中作为基础算法参考。; 阅读建议：建议读者结合电力系统分析基础知识，先理解算法原理再逐步调试代码，重点关注节点导纳矩阵的形成、功率偏差计算与修正方程求解环节，同时可通过修改系统参数验证算法稳定性与适用范围。
基于51单片机的直流电机调速测速正反转控制
11-26
基于51单片机，实现对直流电机的调速、测速以及正反转控制。项目包含完整的仿真文件、源程序、原理图和PCB设计文件，适合学习和实践51单片机在电机控制方面的应用。 功能特点 调速控制：通过按键调整PWM占空比，实现电机的速度调节。 测速功能：采用霍尔传感器非接触式测速，实时显示电机转速。 正反转控制：通过按键切换电机的正转和反转状态。 LCD显示：使用LCD1602液晶显示屏，显示当前的转速和PWM占空比。 硬件组成 主控制器：STC89C51/52单片机（与AT89S51/52、AT89C51/52通用）。 测速传感器：霍尔传感器，用于非接触式测速。 显示模块：LCD1602液晶显示屏，显示转速和占空比。 电机驱动：采用双H桥电路，控制电机的正反转和调速。 软件设计 编程语言：C语言。 开发环境：Keil uVision。 仿真工具：Proteus。 使用说明 液晶屏显示： 第一行显示电机转速（单位：转/分）。 第二行显示PWM占空比（0~100%）。 按键功能： 1键：加速键，短按占空比加1，长按连续加。 2键：减速键，短按占空比减1，长按连续减。 3键：反转切换键，按下后电机反转。 4键：正转切换键，按下后电机正转。 5键：开始暂停键，按一下开始，再按一下暂停。 注意事项 磁铁和霍尔元件的距离应保持在2mm左右，过近可能会在电机转动时碰到霍尔元件，过远则可能导致霍尔元件无法检测到磁铁。 资源文件 仿真文件：Proteus仿真文件，用于模拟电机控制系统的运行。 源程序：Keil uVision项目文件，包含完整的C语言源代码。 原理图：电路设计原理图，详细展示了各模块的连接方式。 PCB设计：PCB布局文件，可用于实际电路板的制作。
基于OPPO竞赛的本科毕业论文开源实现方案
11-26
本资源包所含程序代码均已完成全面质量检测，各项功能模块运行状态稳定可靠。针对技术实现层面的疑问或系统架构讨论，用户可通过站内通信渠道提交问题，项目维护团队将在24小时内予以专业解答。 该资源包主要面向计算机学科教育应用场景，特别适用于高等院校的毕业设计项目开发、课程实践任务等教学需求。在人工智能、计算机科学与技术等专业方向的教学实践中，该资源包提供的算法实现案例和工程框架具有显著参考价值。 使用者获取资源后，建议优先查阅项目文档中的README技术说明文件（若存在），其中详细记载了环境配置要求、依赖组件清单及部署流程等关键技术参数。需要特别声明的是，本资源包所有内容仅限于技术交流与学术研究范畴，严格禁止任何形式的商业性应用或二次销售行为。所有源代码及文档资料的知识产权均受相关法律法规保护。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
2025 AI赋能能源系统：解锁可持续AI 助力韧性能源转型研究报告.pdf
11-26
2025 AI赋能能源系统：解锁可持续AI 助力韧性能源转型研究报告
C# winform yolov11-onnx实例分割模型部署源码.zip
11-26
【测试环境】 vs2019 net framework4.7.2 opencvsharp4.8.0 onnxruntime1.16.3 视频演示：https://www.bilibili.com/video/BV1yu1qYaE5K/ 博文地址：https://blog.youkuaiyun.com/FL1623863129/article/details/142727953
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）
11-26
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）内容概要：本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究，重点进行了系统建模与控制策略的设计与仿真验证。通过引入螺旋桨倾斜机构，该无人机能够实现全向力矢量控制，从而具备更强的姿态调节能力和六自由度全驱动特性，克服传统四旋翼欠驱动限制。研究内容涵盖动力学建模、控制系统设计（如PID、MPC等）、Matlab/Simulink环境下的仿真验证，并可能涉及轨迹跟踪、抗干扰能力及稳定性分析，旨在提升无人机在复杂环境下的机动性与控制精度。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真能力的研究生、科研人员及从事无人机系统开发的工程师，尤其适合研究先进无人机控制算法的技术人员。; 使用场景及目标：①深入理解全驱动四旋翼无人机的动力学建模方法；②掌握基于Matlab/Simulink的无人机控制系统设计与仿真流程；③复现硕士论文级别的研究成果，为科研项目或学术论文提供技术支持与参考。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作，重点关注建模推导过程与控制器参数调优，同时可扩展研究不同控制算法的性能对比，以深化对全驱动系统控制机制的理解。
基于知识图谱的《红楼梦》人物关系可视化与问答系统实现：LTP命名实体识别与关系抽取应用
11-26
app.py作为系统的主要启动文件，承担程序运行的初始化功能。templates目录包含所有用户界面文件，其中index.html实现系统欢迎页面的展示，search.html提供人物关系检索功能，all_relation.html呈现完整的人物关系网络，KGQA.html则用于处理基于知识图谱的问答交互。static资源目录集中管理前端样式文件与交互脚本，包含CSS样式表和JavaScript功能代码。 数据处理模块raw_data负责存储经过预处理的结构化三元组数据。知识图谱构建模块neo_db包含多个功能组件：config.py统一管理系统配置参数，create_graph.py实现图数据库的初始化构建，query_graph.py提供图谱数据查询服务。KGQA问答模块整合了自然语言处理功能，ltp.py专门负责文本分词、词性标注与命名实体识别等语言分析任务。 网络爬虫模块spider包含多个数据采集组件，其中get_*.py系列文件专门用于获取人物相关信息，并已完成图像数据的采集工作。各模块之间通过标准化接口进行数据交互，形成完整的知识图谱构建与查询体系。系统采用分层架构设计，前后端分离的开发模式确保了功能模块的可维护性和扩展性。数据流经过严格规范化处理，从原始数据采集到最终可视化展示形成完整闭环。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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