资源网站: https://zh.d2l.ai （GitHub: https://github.com/d2l-ai/d2l-zh ），纸质书详情见资源网站（上架4周重印2次，累计3万册）。 English version: https://www.d2l.ai （GitHub: https://github.com/d2l-ai/d2l-en ） 最接近课程视频中的课件: https://github.com/d2l-ai/d2l-zh/rele... ===== 为了捕捉时序数据中的长期依赖关系，门控循环单元（GRU）和长短期记忆（LSTM）被广泛应用。本节课将介绍这两类门控循环神经网络的设计和实现。我们还将了解多层循环神经网络的设计和使用Gluon实现循环神经网络的方法。 本课是循环神经网络篇章的最后一课。 本节课的安排： [20 mins]：门控循环单元（GRU）。 [20 mins]：长短期记忆（LSTM）。 [10 mins]：多层循环神经网络。 [10 mins]：使用Gluon实现多种循环神经网络。 部分链接稍后更新。