循环神经网络网络结构

循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种能够处理序列数据的神经网络结构。与传统的前馈神经网络不同，RNN 具有记忆功能，可以利用之前的信息来影响当前的输出。其基本原理是通过不断迭代地传递信息，并将每一步的输出作为下一步的输入。

RNN 的网络结构通常由一个或多个循环单元组成，这些循环单元以链式的方式连接在一起。常见的循环单元有传统的RNN单元、长短时记忆单元（Long Short-Term Memory，LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）等。

传统的 RNN 单元具有简单的结构，其输出值不仅取决于当前输入，还取决于上一时刻的输出。然而，传统 RNN 存在梯度消失或梯度爆炸的问题，导致难以处理较长序列。

为了解决这个问题，LSTM 和 GRU 采用了门控机制，能够更好地捕捉长期依赖关系。LSTM 使用输入门、遗忘门和输出门来控制信息的流动，而 GRU 则使用更新门和重置门来控制信息的流动。