一、循环神经网络（RNN）

今天我深入学习了循环神经网络（RNN），它是一种适用于处理序列数据的神经网络结构。RNN通过内部的隐藏状态来捕捉序列中的时间依赖性。

二、长短期记忆网络（LSTM）

LSTM是RNN的一种变体，通过引入门控机制和记忆单元，解决了RNN在处理长序列时的梯度消失或爆炸问题。

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三、实践：使用LSTM进行文本生成

我使用Keras框架构建了一个简单的LSTM模型，尝试进行文本生成任务。通过训练模型生成文章或诗歌的片段，我感受到了LSTM在处理序列数据时的强大能力。

四、注意力机制（Attention Mechanism）

注意力机制是一种让模型专注于输入序列中重要部分的技术。通过学习为每个输入元素分配不同的权重，模型可以更好地理解序列的上下文信息。

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五、总结

第七天，我学习了RNN、LSTM以及注意力机制等处理序列数据的神经网络结构。通过实践，我感受到了LSTM在文本生成等任务中的优势。接下来，我将继续探索深度学习在自然语言处理和其他序列处理任务中的应用。