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這一節主要講解了深度RNN網路的結構。
左邊是在一般的神經網路中DNN的結構，由輸入經過多層網路最終得到輸出
與此類似，Deep RNN也有類似的結構，之前的RNN網路都只是一層，如圖畫出了三層。
用a[l]<t>來表示第l層激勵的第t個timestep
如圖，在計算a[2]<3>的過程中，需要用到前面層的a[1]<3>和同一層前一個timestep的a[2]<2>
並且計算的引數Wa和ba在同一層的不同timestep都是相同的
前面所說的三層RNN網路既有橫向連線，也有縱向連線。由於每層RNN的計算量都很大，因此在Deep RNN中較少出現像DNN一樣的上百層等，3層的計算量已經很大。
但是可以在計算每個輸入時加入縱向的層，這些層之間沒有橫向的連線關係。這樣可以減少一些計算量來得到輸出。
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