寫此博文的時候，已經是歐洲凌晨一點了，今天一口氣寫了三篇，趁著國慶節的尾巴，趕緊搞一搞，不然等周一上班了就時間少了。
一：birnn
也就是雙向迴圈網路，之前我們學習的標準rnn，lstm，gru都是單向的，即便是我們學過多層的rnn也是單向的，每個cell只關心當前時刻和之前時刻的輸入，其實更複雜的場景下，尤其是語言環境下，我們需要關注語言的上下文，也就是需要根據為了時刻的輸出來得到當前的輸出，說白了就是不僅僅要向前看，用之前的資料參與當前的任務計算，還要向後看，用未來的輸出參與當前任務計算。
值得注意的是，在birnn裡面，這裡的每個cell都是可以標準的rnn或者是lstm cell或者是gru cell，它只是提供了在連線結構上的雙向連線罷了，每個連線還是單向的，只不過方向相反，組合起來對於輸出而言就做到了雙向的考慮。
時間太晚了，後面的部落格會給出在pytorch下實現 lstm，gru，birnn的**
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