NLP学习笔记七-多层RNN和双向RNN

接着之前写的博客内容，多层RNN，其实就是在，simple RNN的基础上，再套一层或多层RNN单元。
看如下网络结构图：

上图中A就是表示一个RNN网络，这里，其实有一个疑惑点，很多人可能认为，就是看上面图片，是不是我们输入多少个单词第一层就得有多少个RNN单元呢？RNN又叫做循环神经网络，之所以叫循环神经网络就是因为它可以循环利用，如下图，其实下面的A单元都是循环利用的。

有些人可能就考虑了，为什么要用循环的，我不用循环的不行吗？不用循环的当然也可以，但是RNN实际上很像一个简单的感知机神经网络，如果每一次输入数据的时候另起一个RNN单元，网络会过深，很容易发生梯度消失，另外也会导致网络训练开销非常大。

双向RNN:
双向RNN的网络结构图如下：

双向RNN会返回两个结果向量分别是$h_t$和$h_t^{‘}$,我看的教学视频，这博主做的是文本分类，他说双向RNN效果很好，其实只是一个偶然，对于文本分类，双向RNN效果可能容易更好一点，这是因为双向RNN得到的两个结果向量可以更大程度的保留语句的信息，如果我们做的是文本推测，这就不一定效果会更好了。