序列模型（5）-----雙向神經網絡（BRNN）和深層循環神經網絡（Deep RNN）
一、雙向循環神經網絡BRNN
采用BRNN原因：
雙向RNN，即可以從過去的時間點獲取記憶，又可以從未來的時間點獲取信息。為什麽要獲取未來的信息呢？
判斷下面句子中Teddy是否是人名，如果只從前面兩個詞是無法得知Teddy是否是人名，如果能有後面的信息就很好判斷了，這就需要用的雙向循環神經網絡。
至於網絡單元到底是標準的RNN還是GRU或者是LSTM是沒有關系的，都可以使用。
（2）BRNN如下圖所示，每一個輸出都是綜合考慮兩個方向獲得的結果再輸出：
（3）LSTM有一個缺點就是在使用時需要完整的數據序列，你才能預測任意位置。比如用來構建語音識別系統，需要人把話說完，才能進行處理。
二、深度循環神經網絡
（1）前面提到的其是都只有RNN的一單元或者說RNN單元只有一層隱藏層,可以想象將多個RNN單元堆疊在一起,那就形成了深度循環神經網絡(deep RNN)。深層循環神經網絡如下圖所示：
序列模型（5）-----雙向神經網絡（BRNN）和深層循環神經網絡（Deep RNN）
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