Azperk的博客

循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是专门用于处理的神经网络架构。与传统的前馈神经网络不同，RNN通过引入"记忆"机制，能够捕捉数据中的时序关系。

深度学习 #循环神经网络 #LSTM #PyTorch #时间序列预测。A：使用CuDNN加速、开启JIT编译、调整batch_size。A：GRU参数更少适合小数据集，LSTM理论表达能力更强。A：可采用截断BPTT、增大隐层维度、结合注意力机制。A：增强关键时间步关注，缓解长距离依赖问题。

循环神经网络入门

在本篇博客中，我们探讨了 RNN 的局限性，并介绍了 LSTM、GRU、双向 RNN 以及 Transformer。LSTM 和 GRU 通过门控机制有效缓解了梯度消失问题，而 Transformer 彻底改变了序列建模方式。随着深度学习的发展，Transformer 已成为 NLP 领域的主流模型，但 RNN 仍然在某些任务（如低计算资源环境）中具有应用价值。希望本篇博客对你有所帮助！😊。