RNN-LSTM-GRU
RNN
$x$ 为当前状态下数据的输入， $h$ 表示接收到的上一个节点的输入。
$y$ 为当前节点状态下的输出，而 $h’$ 为传递到下一个节点的输出。
通过上图的公式可以看到，输出 $h’$ 与 $x$ 和 $h$ 的值都相关。
而 $y$ 则常常使用 $h’$ 投入到一个线性层（主要是进行维度
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GILE A Generalized Input-Label Embedding for Text Classification
GILE: A Generalized Input-Label Embedding for Text Classification论文来源：TACL 2019论文链接：https://arxiv.org/abs/1806.06219代码链接：https://github.com/idiap/gile
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