从动图中理解 RNN，LSTM 和 GRU

原标题 | Animated RNN, LSTM and GRU作者 | Raimi Karim译者 | 汪鹏(重庆邮电大学)、Overfitting注：本文的相关链接请访问文末【阅读原文】递归神经网络(RNNs)是一类常用的序列数据人工神经网络。三种最常见的递归神经网络类型分别是：    vanilla RNN长短记忆RNN(LSTM)，由 Hochreiter和 Schmidhuber 在1997年提出门控循环单元(GRU)，由Cho等人在2014年提出賽普·霍克賴特要指出的一点是，我将使用"RNNS"来统称本质上是递归神经网络结构，"vanilla RNN"来指代在图一所展示的最简单的循环神经网络结构.有很多关于递归神经网络的图解.我个人最喜欢的一个是Michael Nguyen发表在《走向数据科学》(Towards Data Science)的这篇文章，因为他不仅给我们提供了对这些模型的直觉，更重要的是这些漂亮的插图，使 ………………………………