本文系统介绍了三种处理序列数据的神经网络模型：循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)。首先阐述了RNN通过隐藏状态传递历史信息的基本原理及其梯度消失/爆炸的局限性；然后详细分析了LSTM通过遗忘门、输入门和输出门的门控机制来选择性保留长期记忆的算法细节；最后介绍了BiLSTM通过双向处理序列来同时捕捉上下文信息的架构特点。文章从设计启发、算法细节到数