从 RNN 到 LSTM （Short-Term Memory）
- 理论上循环神经网络可以支持任意长度的序列，然而在实际中，如果序列过长会导致优化时出现梯度消散（the vanishing gradient problem）的问题，在实际中一把会规定一个最大长度，当序列长度超过规定长度后会对序列进行截断；
1. variant：GRU（gated recurrent unit）
- zt=σ(Wz⋅[ht−1,xt])
- rt=σ(Wr⋅[ht−1,xt])
- h~t=tanh(W⋅[rt∗ht−1,xt])
- ht=ht−1∗(1−zt)+h~t∗zt
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