python中RNN和LSTM有什么不同？相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。

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Python的优点有哪些

1、简单易用，与C/C++、Java、C# 等传统语言相比，Python对代码格式的要求没有那么严格；2、Python属于开源的，所有人都可以看到源代码，并且可以被移植在许多平台上使用；3、Python面向对象，能够支持面向过程编程,也支持面向对象编程；4、Python是一种解释性语言，Python写的程序不需要编译成二进制代码，可以直接从源代码运行程序；5、Python功能强大，拥有的模块众多，基本能够实现所有的常见功能。

1、RNN

简单的神经网络和卷积神经网络都有一个主要的特点，那就是都不具备记忆能力，也就是说，它们都是分别处理每一个输入，而不存在前、后两个输入之间的关系。例如，您需要处理数据点或时序，您需要同时向网络显示整个时序，也就是将时序转换为单一数据点输入。采用这种输入方式的网络叫做前向神经网络(feddforwardnetwork)。

为了使这个过程更加容易理解，我们用简单的循环逻辑来实现一个RNN的前向传播。

#简单的RNN实现Numpy实现
import numpy as np
timesteps=100
input_feature=32
output_fearture=64
inputs=np.random.random((timesteps,input_feature))#生成100,32形状的矩阵
print(inputs)
state_t=np.zeros((output_fearture,))#生成64个全为0的数
print(state_t)
w=np.random.random((output_fearture,input_feature))
u=np.random.random((output_fearture,output_fearture))
b=np.random.random((output_fearture,))
successive_outputs=[]
for input_t in inputs:
    output_t=np.tanh(np.dot(w,input_t)+np.dot(u,state_t)+b)#np.dot表示数组点积
    successive_outputs.append(output_t)
    state_t=output_t
final_output_sequence=np.stack(successive_outputs,axis=0)
print(final_output_sequence)

2、LSTM

在理论上，RNN应该能够记住在过去的时间里看到过的信息，但是实际上它不可能学习长期存在的信息，主要是由于梯度消失的问题。因此研究人员设计了LSTM(longshort-termmemory)，也就是所谓的长短期记忆。

与RNN相比，LSTM多了一种跨域携带信息的多时间步法(细胞状态C)，这种步法类似于传送带，它运行方向与你所处理的序列方向平行，而序列中的信息可以随时跳到传送带上，然后被传送带送到更远的时间步，必要时还能原封不动地跳回来。那是LSTM的原理。

看完上述内容，你们掌握python中RNN和LSTM有什么不同的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！

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