lstm为什么

lstm和gru结构的再理解

1、而LSTM和GRU只是cell的变种形式，总体上RNN的结构是不变的。双向RNN的总体结构也没变，也只是cell的形式有所变化。好了，下面回到经常看到的图 这张图是一个lstm的总体结构，我们知道，lstm里面最重要的概念是“门结构（gate）”，分为遗忘门，输入门和输出门。这里分4步来理解这个cell的结构。

2、GRU（门控循环单元）可以理解为LSTM的“简化版兄弟”，它用更直观的方式解决了长期记忆保存和更新的难题。

3、GRU的结构如下，主要包含重置门和更新门，把GRU看着LSTM的变体，相当于取消了LSTM中的cell state，只使用了hidden state，并且使用update gate更新门来替换LSTM中的输入们和遗忘门，取消了LSTM中的输出门，新增了ret gate重置门。

一文讲述LSTM及其变体

1、一文讲述LSTM及其变体标准的LSTMLSTM（Long Short-Term Memory，长短期记忆）是一种特殊的RNN（Recurrent Neural Network，循环神经网络），能够学习长期依赖关系。LSTM通过引入三个门（遗忘门、输入门、输出门）和一个细胞状态（Cell State）来实现对信息的长期记忆和选择性遗忘。

2、GRU（门控循环单元）可以理解为LSTM的“简化版兄弟”，它用更直观的方式解决了长期记忆保存和更新的难题。

3、结构：GRU也是RNN的一种变体，与LSTM类似，它也引入了“门”的结构来控制信息的传递。但GRU将LSTM中的忘记门和输入门合并成了一个更新门，从而简化了模型结构。作用：GRU在保持与LSTM相当性能的同时，通过简化模型结构降低了计算复杂度。这使得GRU在某些任务上可能具有更快的训练速度和更好的泛化能力。