递归神经网络：RNN、LSTM详解-CSDN博客

本文链接：https://blog.csdn.net/JavaCodePro/article/details/149879055

📕我是廖志伟，一名Java开发工程师、《Java项目实战——深入理解大型互联网企业通用技术》（基础篇）、（进阶篇）、（架构篇）、《解密程序员的思维密码——沟通、演讲、思考的实践》作者、清华大学出版社签约作家、Java领域优质创作者、CSDN博客专家、阿里云专家博主、51CTO专家博主、产品软文专业写手、技术文章评审老师、技术类问卷调查设计师、幕后大佬社区创始人、开源项目贡献者。

📘拥有多年一线研发和团队管理经验，研究过主流框架的底层源码(Spring、SpringBoot、SpringMVC、SpringCloud、Mybatis、Dubbo、Zookeeper)，消息中间件底层架构原理(RabbitMQ、RocketMQ、Kafka)、Redis缓存、MySQL关系型数据库、 ElasticSearch全文搜索、MongoDB非关系型数据库、Apache ShardingSphere分库分表读写分离、设计模式、领域驱动DDD、Kubernetes容器编排等。

📙不定期分享高并发、高可用、高性能、微服务、分布式、海量数据、性能调优、云原生、项目管理、产品思维、技术选型、架构设计、求职面试、副业思维、个人成长等内容。

Java程序员廖志伟

💡在这个美好的时刻，笔者不再啰嗦废话，现在毫不拖延地进入文章所要讨论的主题。接下来，我将为大家呈现正文内容。

CSDN

# 🌟 递归神经网络（RNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）详解 ## 🍊 1. 递归神经网络（RNN） ### 🎉 1.1 RNN的基本结构递归神经网络（RNN）是一种专门设计来处理序列数据的神经网络。其核心特点在于能够通过递归的方式处理序列中的每一个元素，使得当前时刻的输出依赖于前一个时刻的输出。这种网络结构包括输入层、隐藏层和输出层，其中隐藏层可以包含多个神经元。 | 技术原理 | 应用场景 | 优势与局限 | 实际案例 | | :----: | :----: | :----: | :----: | | 递归连接 | 自然语言处理、语音识别、时间序列分析等 | 能够处理序列数据，捕捉时间依赖关系 | 机器翻译、语音识别、股票价格预测等 | ### 🎉 1.2 RNN的输入处理在RNN中，序列数据通常被展平成一维向量，然后输入到隐藏层中。每个时间步的输入都会与隐藏层的状态进行结合，以产生新的隐藏状态。 ### 🎉 1.3 RNN的梯度传播方式 RNN使用反向传播算法进行梯度传播。然而，由于梯度在反向传播过程中可能会逐渐消失或爆炸，这导致RNN在处理长序列数据时性能不佳。 ### 🎉 1.4 RNN的训练效率 RNN的训练效率较低，主要原因是梯度消失和梯度爆炸问题，这会使得训练过程变得不稳定。 ### 🎉 1.5 RNN的长依赖捕捉能力 RNN在捕捉长距离依赖关系方面表现不佳，因为它难以有效地存储和传递长序列中的信息。 ### 🎉 1.6 RNN的位置编码为了解决RNN在处理序列数据时对序列顺序的忽视问题，RNN通常使用嵌入层（Embedding Layer）来对序列中的每个元素进行位置编码。 ## 🍊 2. 循环神经网络（RNN） ### 🎉 2.1 RNN的基本结构循环神经网络（RNN）与递归神经网络（RNN）在基本结构上相同，都是通过递归的方式处理序列数据。RNN通过循环连接隐藏层，使得每个时间步的输出都依赖于前一个时间步的隐藏状态。 ### 🎉 2.2 RNN的输入处理 RNN的输入处理方式与递归神经网络（RNN）相同，将序列数据展平成一维向量，然后输入到隐藏层中。 ### 🎉 2.3 RNN的梯度传播方式 RNN的梯度传播方式与递归神经网络（RNN）相同，采用反向传播算法。 ### 🎉 2.4 RNN的训练效率 RNN的训练效率与递归神经网络（RNN）相同，较低。 ### 🎉 2.5 RNN的长依赖捕捉能力 RNN的长依赖捕捉能力与递归神经网络（RNN）相同，较弱。 ### 🎉 2.6 RNN的位置编码 RNN的位置编码与递归神经网络（RNN）相同，采用嵌入层（Embedding Layer）来实现。 ## 🍊 3. 长短时记忆网络（LSTM） ### 🎉 3.1 LSTM的基本结构长短时记忆网络（LSTM）是RNN的一种改进版本，它通过引入门控机制来控制信息的流入和流出，从而有效地解决梯度消失和梯度爆炸问题。LSTM的基本结构包括输入门、遗忘门、输出门和细胞状态。 | 技术原理 | 应用场景 | 优势与局限 | 实际案例 | | :----: | :----: | :----: | :----: | | 长短时记忆机制 | 自然语言处理、语音识别、时间序列分析等 | 能够处理长距离依赖关系，训练效率较高 | 机器翻译、语音识别、股票价格预测等 | ### 🎉 3.2 LSTM的输入处理 LSTM的输入处理方式与RNN相同，将序列数据展平成一维向量，然后输入到隐藏层中。 ### 🎉 3.3 LSTM的梯度传播方式 LSTM的梯度传播方式与RNN相同，采用反向传播算法。 ### 🎉 3.4 LSTM的训练效率 LSTM的训练效率较高，因为其长时记忆机制能够有效缓解梯度消失和梯度爆炸的问题。 ### 🎉 3.5 LSTM的长依赖捕捉能力 LSTM的长依赖捕捉能力较强，能够处理长距离依赖关系。 ### 🎉 3.6 LSTM的位置编码 LSTM的位置编码与RNN相同，采用嵌入层（Embedding Layer）来实现。 ## 🍊 4. RNN、LSTM和Transformer的比较 ### 🎉 4.1 基本结构 RNN和LSTM采用递归或循环的方式处理序列数据，而Transformer采用自注意力机制，通过多头注意力机制来捕捉序列中的长距离依赖关系。 ### 🎉 4.2 输入处理 RNN、LSTM和Transformer的输入处理方式相同，将序列数据展平成一维向量，然后输入到隐藏层中。 ### 🎉 4.3 梯度传播方式 RNN、LSTM和Transformer的梯度传播方式相同，采用反向传播算法。 ### 🎉 4.4 训练效率 RNN和LSTM的训练效率较低，而Transformer的训练效率较高，这得益于其自注意力机制。 ### 🎉 4.5 长依赖捕捉能力 RNN的长依赖捕捉能力较弱，LSTM和Transformer的长依赖捕捉能力较强。 ### 🎉 4.6 位置编码 RNN和LSTM的位置编码采用嵌入层（Embedding Layer）来实现，而Transformer采用位置编码（Positional Encoding）。通过以上对递归神经网络（RNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）的详细介绍，我们可以了解到它们在处理序列数据方面的优势和局限。在实际应用中，根据具体需求选择合适的技术方案，以提高模型的性能。

CSDN

博主分享

📥博主的人生感悟和目标

Java程序员廖志伟

📙经过多年在CSDN创作上千篇文章的经验积累，我已经拥有了不错的写作技巧。同时，我还与清华大学出版社签下了四本书籍的合约，并将陆续出版。

《Java项目实战—深入理解大型互联网企业通用技术》基础篇的购书链接：https://item.jd.com/14152451.html
《Java项目实战—深入理解大型互联网企业通用技术》基础篇繁体字的购书链接：http://product.dangdang.com/11821397208.html
《Java项目实战—深入理解大型互联网企业通用技术》进阶篇的购书链接：https://item.jd.com/14616418.html
《Java项目实战—深入理解大型互联网企业通用技术》架构篇待上架
《解密程序员的思维密码--沟通、演讲、思考的实践》购书链接：https://item.jd.com/15096040.html

面试备战资料

八股文备战

场景	描述	链接
时间充裕（25万字）	Java知识点大全（高频面试题）	Java知识点大全
时间紧急（15万字）	Java高级开发高频面试题	Java高级开发高频面试题

理论知识专题（图文并茂，字数过万）

技术栈	链接
RocketMQ	RocketMQ详解
Kafka	Kafka详解
RabbitMQ	RabbitMQ详解
MongoDB	MongoDB详解
ElasticSearch	ElasticSearch详解
Zookeeper	Zookeeper详解
Redis	Redis详解
MySQL	MySQL详解
JVM	JVM详解

集群部署（图文并茂，字数过万）

技术栈	部署架构	链接
MySQL	使用Docker-Compose部署MySQL一主二从半同步复制高可用MHA集群	Docker-Compose部署教程
Redis	三主三从集群（三种方式部署/18个节点的Redis Cluster模式）	三种部署方式教程
RocketMQ	DLedger高可用集群（9节点）	部署指南
Nacos+Nginx	集群+负载均衡（9节点）	Docker部署方案
Kubernetes	容器编排安装	最全安装教程