LSTM（Long Short-Term Memory）和GRU（Gated Recurrent Unit）都是循環神經網絡（RNN）的變種，用于處理序列數據。它們之間的主要區別在于內部結構和記憶機制。
LSTM具有更復雜的內部結構：LSTM包含三個門控單元（輸入門、遺忘門和輸出門）以及一個記憶單元（cell state），用于更精細地控制信息的流動和記憶。這使得LSTM能夠更好地處理長序列和長期依賴關系。
GRU具有更簡化的內部結構：相比之下，GRU只包含兩個門控單元（更新門和重置門），沒有單獨的記憶單元。這使得GRU在參數數量上更少，更容易訓練，并且在一些任務上表現得更好。
總的來說，LSTM在處理長序列和長期依賴關系時表現更好，但是參數量較大；而GRU則在參數量較少、訓練速度更快的情況下表現較好。在實際應用中，可以根據具體任務和數據集的特點選擇合適的網絡結構。
