尽管这些早期循环神经网络只允许留存少量的早期信息，新近的长短期记忆（LSTM）与门控循环单元（GRU）神经网络都有长期与短期的记忆 。换句话说，这些新近的 RNN 拥有更好的控制记忆的能力，允许保留早先的值或是当有必要处理很多系列步骤时重置这些值，这避免了「梯度衰减」或逐层传递的值的最终 degradation 。
LSTM 与 GRU 网络使得我们可以使用被称为「门（gate）」的记忆模块或结构来控制记忆，这种门可以在合适的时候传递或重置值 。优点：长短期记忆和门控循环单元神经网络具备与其它循环神经网络一样的优点，但因为它们有更好的记忆能力，所以更常被使用场景举例：自然语言处理、翻译9. 卷积神经网络（convolutional neural network）：卷积是指来自后续层的权重的融合，可用于标记输出层 。
ID3算法为何要通过最高信息增益来确定最佳分类属性？
【动手计算ID3算法,id3算法】谢谢邀请，以information gain ratio为标准的好处是可以保证分类属性所携带的信息被充分利用，避免倾向于类别多的属性 。这样一是避免了“高射炮打蚊子”，二是也能在一定程度上避免overfitting 。如果是以information gain为标准来选择分类属性，那么确实没有必要计算H(D) 。
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