深入理解RNN及其变体：从传统RNN到LSTM、GRU（附PyTorch实战） 本文系统介绍了循环神经网络(RNN)及其改进模型LSTM和GRU的原理与应用。RNN通过循环结构处理序列数据，但存在梯度消失问题。LSTM引入细胞状态和三个门控机制（遗忘门、输入门、输出门）有效缓解了这一问题。GRU作为简化版LSTM，仅用更新门和重置门就实现了相近性能。文章结合PyTorch代码演示了RNN、LSTM

深度学习入门：循环神经网络（RNN）原理与应用 摘要：本文介绍了循环神经网络（RNN）在处理序列数据中的核心作用，包括自然语言处理（NLP）基础、词嵌入技术、RNN原理及改进方案（LSTM/GRU）。文章首先解释了RNN在文本预测、机器翻译等任务中的必要性，然后详细讲解了词嵌入层如何将文字转化为向量表示。重点剖析了RNN的记忆机制和计算过程，指出其局限性并介绍了LSTM和GRU的改进方案。最后通过

深度学习入门：卷积神经网络（CNN）原理与实战 本文系统介绍了卷积神经网络（CNN）的核心原理与应用。主要内容包括： 图像基础：解析图像在计算机中的三维数组表示（高度×宽度×通道） CNN结构：详述卷积层（特征提取）、池化层（降维）和全连接层的工作原理 关键计算：提供特征图尺寸计算公式，说明padding和stride的作用 PyTorch实现：演示如何用代码构建CNN模型进行图像处理 应用场景：