名人说：路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。—— 屈原《离骚》
创作者：Code_流苏(CSDN)（一个喜欢古诗词和编程的Coder😊）
目录
- 一、LSTM 的门控机制
- 1. LSTM 结构概述
- 2. 遗忘门(Forget Gate)
- 3. 输入门(Input Gate)
- 4. 输出门(Output Gate)
- 5. 记忆单元更新过程
- 二、GRU 的简化结构与优势
- 1. GRU 结构概述
- 2. GRU 的两种门控机制
- 更新门(Update Gate)
- 重置门(Reset Gate)
- 3. GRU 的计算过程
- 4. GRU 相比 LSTM 的优势
- 三、长序列问题的解决方案
- 1. 长序列挑战
- 2. 双向LSTM/GRU
- 3. 注意力机制
- 4. 分层结构
- 5. 滑动窗口与分段处理
- 四、代码练习：时间序列预测
- 1. 数据准备
- 2. 定义LSTM模型
- 3. 定义GRU模型
- 4. 模型训练
- 5. 模型评估与预测
- 6. 使用注意力机制的改进版本
- 总结
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在我们的Python学习旅程中，昨天我们初步认识了循环神经网络(RNN)的基础知识。今天，我们将深入探索两种解决RNN长期依赖
