有关循环神经网络——RNN、Seq2Seq、LSTM简单概括式的理解与总结

RNN：循环神经网络。RNN输入为两个向量xt与st-1，分别代表输入向量与之前输入序列所储存的knowlegde。简单而言，RNN适合处理序列问题（当前输入数据与之前输入数据有关），如上下文、文本处理、时序问题，具体如文本翻译、时序建模等等。RNN由于梯度乘性问题，对于过长的序列，前面的序列对后面的序列影响基本为0，由此引入了LSTM。 双向RNN：解决传统RNN的 信息只能由过去知识来获得。很

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