GRU和LSMT全称和全拼是什么？和RNN、CNN什么关系？

GRU全称为门控循环单元（Gated Recurrent Unit），LSTM全称为长短期记忆（Long Short-Term Memory）。它们都是循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）的变体，用于处理序列数据。

RNN是一类具有循环连接的神经网络，它可以处理具有时间依赖性的序列数据。然而，传统的RNN在处理长序列时容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题，导致难以捕捉长期依赖关系。为了解决这个问题，GRU和LSTM被提出。

GRU和LSTM都是针对RNN中长期依赖问题的改进模型。它们引入了门控机制，通过控制信息的流动和遗忘，能够更好地捕捉序列中的长期依赖关系。

与此同时，GRU和LSTM也可以看作是一种特殊的循环神经网络单元。RNN是一种基础结构，而GRU和LSTM是在RNN结构上进行改进和优化得到的。

相比之下，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）主要用于处理具有空间结构的数据，如图像。CNN通过共享权重和局部感知野的方式，在图像上提取特征并进行有效的分类和识别。与RNN不同，CNN是一种前馈神经网络，没有循环连接。

总结来说，GRU和LSTM是循环神经网络中的改进模型，用于解决长期依赖问题。RNN、GRU和LSTM都是处理序列数据的模型，而CNN主要用于处理具有空间结构的数据，如图像。