名人說：路漫漫其修遠兮，吾將上下而求索。—— 屈原《離騷》
創作者：Code_流蘇(CSDN)（一個喜歡古詩詞和編程的Coder??）

目錄

• • 一、LSTM 的門控機制
  • • 1. LSTM 結構概述
    • 2. 遺忘門(Forget Gate)
    • 3. 輸入門(Input Gate)
    • 4. 輸出門(Output Gate)
    • 5. 記憶單元更新過程
  • 二、GRU 的簡化結構與優勢
  • • 1. GRU 結構概述
    • 2. GRU 的兩種門控機制
    • • 更新門(Update Gate)
      • 重置門(Reset Gate)
    • 3. GRU 的計算過程
    • 4. GRU 相比 LSTM 的優勢
  • 三、長序列問題的解決方案
  • • 1. 長序列挑戰
    • 2. 雙向LSTM/GRU
    • 3. 注意力機制
    • 4. 分層結構
    • 5. 滑動窗口與分段處理
  • 四、代碼練習：時間序列預測
  • • 1. 數據準備
    • 2. 定義LSTM模型
    • 3. 定義GRU模型
    • 4. 模型訓練
    • 5. 模型評估與預測
    • 6. 使用注意力機制的改進版本
  • 總結

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歡迎來到Python星球的第57天！??

在我們的Python學習旅程中，昨天我們初步認識了循環神經網絡(RNN)的基礎知識。今天，我們將深入探索兩種解決RNN長期依賴