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案例介绍
RNN 可以是单向的或双向的，后者将捕捉双向的长时间依赖关系。
RNN 可以有多个隐藏层，层数的选择对于优化来说至关重要...更深的网络可以学到更多知识，另一方面，训练需要花费很长时间而且可能会过度拟合。
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RNN 可以具有嵌入层，其将单词映射到嵌入空间中，在嵌入空间中相似单词的映射恰好也非常接近。
RNN 可以使用简单的重复性单元、LSTM、窥孔 LSTM 或者 GRU。
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RNN 可以是单向的或双向的，后者将捕捉双向的长时间依赖关系。
RNN 可以有多个隐藏层，层数的选择对于优化来说至关重要...更深的网络可以学到更多知识，另一方面，训练需要花费很长时间而且可能会过度拟合。
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RNN 可以具有嵌入层，其将单词映射到嵌入空间中，在嵌入空间中相似单词的映射恰好也非常接近。
RNN 可以使用简单的重复性单元、LSTM、窥孔 LSTM 或者 GRU。
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