Transformer教程之循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）_trainformer 神经网络关系

作者：在线问答5 | 2024-07-17 08:04:38

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trainformer 神经网络关系

在当今人工智能和深度学习的世界中，Transformer模型已经成为了主流。然而，回顾过去，循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在序列数据处理上也曾风靡一时。本文将详细讲解RNN和LSTM的原理、应用场景及其在深度学习领域中的重要性。

循环神经网络（RNN, Recurrent Neural Network）是一种专门处理序列数据的神经网络。与传统的前馈神经网络不同，RNN具有“记忆”功能，可以记住之前的输入信息，并将这些信息应用到当前的输出中。这使得RNN在处理时间序列数据、自然语言处理（NLP）等任务中具有明显优势。

RNN通过隐藏层的循环连接将前一个时刻的隐藏状态传递到当前时刻。具体来说，在每一个时间步，RNN会接收一个输入值和前一个时间步的隐藏状态，然后生成当前时间步的隐藏状态和输出值。公式如下：

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