文章目录 一、RNN 1、Simple RNN 2、LSTM （1）单元状态流 （2）门单元 （3）双向RNN 3、GRU（门控循环单元） 4、实践 （1）实现TextRNN，与NLP结合，进行文章分类 一、RNN RNN（循环神经网络）：一类用于处理序列（时间、空间）数据的神经网络。 1、Simple RNN 优点：根据上文，推断下文，适合短期信息记忆。 例子：The clouds are in the _Sky . 缺点：不适合长期记忆，很难学习长距离信息。
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本文介绍了循环神经网络（RNN），包括Simple RNN、LSTM（长短期记忆网络）和GRU（门控循环单元）。重点讨论了LSTM的单元状态流、门单元以及双向RNN的概念。此外，还提到了GRU的简化结构，并通过TextRNN实例展示了RNN在NLP中进行文章分类的应用。
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