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LSTM 可以学习到距离很远的信息，解决了RNN无法长期依赖的问题。
Bidirectional RNN 解决的是 当前时刻的输出不仅和之前的状态有关系，也和之后的状态相关。
Deep RNNs 是 为了增强模型的表达能力，可以在网络中设置多个循环层，将每层 RNN 的输出传给下一层处理。
实战Google深度学习框架 笔记-第8章 循环神经网络-1-前向传播。 Github: RNN-1-Forward_Propagation.ipynb
