本文深入探讨了循环神经网络（RNN）的各种类型及其在语言模型和序列生成中的应用。覆盖了RNN的基本概念，梯度消失问题，以及解决该问题的GRU和LSTM单元。此外，还介绍了双向RNN和深层RNN的结构与优势。
序列模型
循环神经网络模型
不同类型的循环神经网络
语言模型和序列生成
对新序列采样
循环神经网络的梯度消失
GRU 单元（Gated Recurrent Unit（GRU））
长短期记忆（LSTM（long short term memory） unit）
双向循环神经网络
深层循环神经网络
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