比lstm gru 更新 的神经网络

目前，LSTM (长短期记忆) 和 GRU (门控循环单元) 已经成为处理序列数据的常用递归神经网络(RNN)架构，因为它们有效地解决了传统RNN中的梯度消失或梯度爆炸问题。不过，还有一些后续更新的神经网络结构：

1. **Transformer**：由Google的BERT和XLNet等模型引入，它采用自注意力机制替代了RNN的循环结构，非常适合处理变长输入序列，并且计算效率更高。Transformer在机器翻译、文本生成等领域取得了显著成果。

2. **Efficient Transformers**：为了减少Transformer的计算复杂性和内存需求，出现了如MobileNetV3和轻量级Transformer(Lightweight Transformer, Linformer)等优化版本，这些设计降低了模型大小和计算开销。

3. **Memory Augmented Networks (MANN)**：这类网络结合了外部记忆模块，如Hierarchical Memory Networks(HMN)或MemN2N，能存储更丰富的长期信息，有助于处理复杂的序列任务。

4. **Recurrent Neural Network with Attention (RNN+Attention)**：将注意力机制融入传统的RNN，如Additive Attention或Self-Attention，增强了模型对序列中重要部分的关注能力。

5. **Temporal Convolutional Networks (TCNs)**：使用卷积层替代LSTM和GRU的循环结构，减少了计算图中的连接数，特别适用于实时和并行计算场景。

每种更新都针对特定问题和应用场景进行了优化。尽管LSTM和GRU仍然广泛使用，新架构的出现丰富了我们处理序列数据的选择。