什么是长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）？

长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU都是一种常用循环神经网络（RNN）的体，用于处理序列数据。

LSTM是一种特殊的RNN，它通过引入门控机制来解决传统RNN中的度消失和梯度爆炸问题。STM包含一个记忆单元（cell），该单元可以存储和访问长期记忆。L的核心是三个门：输入门input gate）、遗忘门（forget gate）和输出门（output gate）。输入门控制着新输入的信息是否进入记忆单元，遗忘门控制着旧的记忆是否被遗忘，输出门控制着从记忆单元输出的信息。这些门的开关状态由激活函数（如sigmoid函数）决定，可以根据输入数据自动学习。

GRU也是一种改进的RNN结构，它与LSTM类似，但简化了门控机制。GRU只有两个门：更新门（update gate）和重置门（reset gate）。更新门决定了过去记忆和当前输入之间的权重，重置门决定了过去记忆对当前输入的影响程度。GRU通过这两个门来控制信息的流动和记忆的更新。

这两种模型都在处理序列数据时表现出色，能够捕捉长期依赖关系，并且在自然语言处理、语音识别、机器翻译等任务中取得了很好的效果。