学习记忆循环神经网络心得
如有缪误欢迎指正
GRU结构向前传播 心得（欢迎指正）
当遗忘门等于0的时候当前信息抛弃 之前记忆前传
当遗忘门等于1 的时候之前记忆抛弃 当前信息前传
当遗忘门的值为0和1之间的时候 调控前传的记忆与信息的比例
QAQ
Q：LSTM与GRU 的区别
A: LSTM 数据量大的时候选用
A: GRU 结构相对简单，但是训练速度会快一些
通常商业应用多选用LSTM
R 为重置门
Z 为更新门
门使得我们将传到的参数可控制在0-1之间
该函数代表的是门
模型输入的参数
为输入 
为上一时刻状态
模型学的参数
权重参数
偏移参数
候选隐藏状态
按元素相乘
