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双向循环神经网络（Bidirectional RNN）
双向RNN模型（BRNN），可以在序列的某点处不但获取之前的信息，同时还可以获取这个序列点之后的信息，说的炫酷点就是get information from the future。
而标准的RNN blocks、GRU units、LSTM units都只是前向的（单向）。
标准的RNN blocks：
双向连接是增加了反向循环层，
（左箭头代表反向连接）
先是从左到右的前向传播计算紫色框内的
，然后再从右到左的前向传播计算绿色框内的
，然后计算完所有的**值后再预测结果
。（注意这里的绿色框计算不是反向传播）。
例如y<3>可以理解为由前面3个紫色框＋最后1个绿色框决定，这样所有的x<t>的信息都考虑在内了。
这就是双向循环神经网络，并且这些基本单元不仅仅是标准RNN单元，也可以是GRU单元或者LSTM单元。
双向RNN的缺点是需要完整的数据的序列，才能预测任意位置。比如说你要用双向RNN模型构建一个语音识别系统，你需要等待这个人说完，然后获取整个语音表达才能处理这段语音，并进一步做语音识别。
深层循环神经网络（Deep RNNs）
为了学习非常复杂的函数，通常会把RNN的多个层堆叠在一起构建更深的模型。
中 <l>表示层数 <t>表示时间步数
以三层的RNN网络为例，GRU和LSTM一样可以堆叠成多层网络。（CNN有100多层很常见，但是RNN一般只有个位数的层数，因为x<t>非常长）
，
另外一种加深网络的方式，开头用循环网络，后面加深普通网络如下图蓝色：
话说复杂模型可以构造为 深层双向的LSTM网络。
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