首先再开始之前,我想问一下在座的各位实现过GRU的源码吗,不会的扣1,会的小伙伴们扣脚指头,嘿嘿,开玩笑的,我也不知道,那么接下来我们一起学习如何写吧!其次 ,对于上一篇LSTM,其实还存在另外一种四个门都存在c(t-1),有兴趣的小伙伴可以 自行修改代码以实现或者可以查看视频讲解需要注意的,例如LSTM存在prej_size,存在俩个初始状态(在原公式中找下标有t-1的)

与传统的前馈神经网络不同，RNN在每个时间步都会接收输入和前一时间步的隐藏状态，并输出当前时间步的隐藏状态和预测结果。这种循环结构使得RNN能够对序列中的上下文信息进行建模，从而更好地处理序列数据的特征和依赖关系。RNN的一个重要变体是长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM），它通过引入门控机制解决了传统RNN在处理长序列时的梯度消失和梯度爆炸问题。RNN的核心思想