了解递归神经网络(RNN)和LSTM
在深度学习领域，递归神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）是两种非常重要的神经网络结构。这两种网络结构都具有能够处理序列数据的能力，但它们的算法原理和应用场景有所不同。在本文中，我们将深入了解RNN和LSTM的核心概念、算法原理、最佳实践和应用场景，并提供一些实用的代码示例和解释。
1. 背景介绍
递归神经网络（RNN）是一种能够处理序列数据的神经网络结构，它的核心思想是将输入序列中的一个元素与其前一个元素进行关联。这种关联方式使得RNN能够捕捉序列中的长距离依赖关系，从而实现对序列的预测和分类。
