漫谈递归神经网络：RNN与LSTM

递归神经网络 (RNN) 是一种专门处理序列数据的神经网络，它能够捕捉时间序列信息，在自然语言处理、语音识别等领域有着广泛的应用。然而，传统的RNN存在梯度消失和梯度爆炸问题，难以学习到长距离依赖关系。为了克服这些问题，长短期记忆网络 (LSTM) 应运而生。LSTM 通过引入门控机制，可以选择性地记忆和遗忘信息，从而有效地捕捉长距离依赖关系。

RNN：捕捉序列信息的利器

RNN 的核心在于其循环结构，允许信息在网络中传递和积累。每个时间步，RNN 接收当前输入和前一时刻的隐藏状态，并输出新的隐藏状态和预测结果。这种循环结构使得 RNN 能够学习到序列数据中的时间依赖关系。

LSTM：破解长距离依赖难题

LSTM 通过引入输入门、遗忘门和输出门，精细地控制信息的流动。

遗忘门决定哪些信息需要从细胞状态中丢弃。
输入门决定哪些新信息需要被存储到细胞状态中。
输出门决定哪些信息需要从细胞状态中输出到隐藏状态。

RNN 与 LSTM 的应用

RNN 和 LSTM 在众多领域都有着广泛的应用，例如：

自然语言处理： 文本生成、机器翻译、情感分析等。
语音识别： 语音转文本、语音搜索等。
时间序列分析： 股票预测、天气预报等。