RNN网络
RNN模型计算分为两步，第一步，计算第ｔ个时间步的隐藏层ａ；第二步，计算t步的预测值ｙ。
其中Wax和Waa两组参数分别与前一层的激活a和当前数据x结合，也可将其合二为一，并与x和a的连接计算。
在RNN网络中最常用激活函数是tanh，有时也用ReLU，一般只在最后一层使用sigmoid或softmax。
LSTM网络
相对于基础的RNN，LSTM增加了c（Cell）状态单元，可将其看做在计算激活a的过程中保存的当前状态。它与a都在工作过程中一直向下一步传递。
公式中的Γ表示门控gate，门控使用sigmoid函数计算得出0-1之间的值，用于过滤（保留或去掉）数据。LSTM中增加的门控分别是：遗忘门f，输入门i和输出门o，它们分别控制在更新当前cell内容时，之前的cell占比，当前的cell占比，以及如何用cell生成ａ。
举个简单的例子：用LSTM生成文字，当输入“回车”时，说明本段已结束，之前的内容被遗忘门丢弃；当前输入是“笑脸”时，输入本身没太大意义，被输入门丢弃；如果之前输入了“本段没”，当前时间步又输入了“用”，加在一起是“本段没用”，则输出门将其丢弃。（请领会精神）。
一般RNN的层数不会特别多（三层就差不多了），除了层数以外，还需要按时间步向后传播，计算量也很大。门控值由前一激活层a和当前时间步的数据x计算得出，每一门控分别对应一组参数w和b，因此，参数比RNN大三倍。这与Attention注意力机制非常相似，用当前输入和当前状态计算权值，给数据流加权。
GRU网络
GRU可视为LSTM的变体，它使用了两个门控，更新门u控制当前状态和之前状态的占比（LSTM使用输入门和遗忘门实现）；去掉了输出门，用状态值作为激活值，简化算法结构；另外加入了重置门r，用于控制当状状态对前一状态的依赖程度。
深度神经网络一般都面临梯度爆炸和梯度消失的问题，梯度爆炸问题可以通过加入归一化层或梯度修剪的方式解决，LSTM和GRU主要用于缓解梯度消失问题，如GRU中当更新门趋近0时，当前状态与之前状态相等，类似于用残差网络解决梯度消失问题。它使RNN网络能在更长的时间步中工作，并支持更深层次的网络。
双向网络
双向网络在求y时，需要计算向前的激活层和向后的激活层，常用解决类似于完型填空的问题，需要考虑上下文的场景。
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