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RNN改进

内容包括：

GRU
LSTM
双向循环神经网络

GRU

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R为重置门，重置门有助于捕捉时间序列里短期的依赖关系
Z为更新门，更新门有助于捕捉时间序列里长期的依赖关系

LSTM

遗忘门:控制上一时间步的记忆细胞

输入门:控制当前时间步的输入

输出门:控制从记忆细胞到隐藏状态

记忆细胞：⼀种特殊的隐藏状态的信息的流动

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双向循环神经网络

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