实数神经网络的指数稳定

实数神经网络（Real Neural Networks, RNNs）中的指数稳定性是一个关键概念，特别是在处理连续信号和长期依赖问题时。指数稳定性意味着网络的内部动态在数学上是稳定的，即系统响应不会随着时间的增加而无限增长或衰减，而是保持在一个有限的范围内。

在RNN中，特别是长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）这样的设计中，通过引入遗忘门、输入门和输出门等机制，网络能够控制信息流，防止梯度消失或爆炸，从而实现了指数级的稳定性。这种稳定性使得RNN能够在处理序列数据时，有效地捕获长期依赖关系，提高了模型的性能。