将以下这段话换做不同的方式表达出来，意思不变：“这一的模型架构比较简单而且适合长度较短并且简单的文字识别。CNN+RNN+CTC 的代表模型是 CRNN。 CNN+stacked CNN+CTC 为了减小图像背景噪音的干扰，增强文本区域的特征，在密集连接中加入了残差注意力模块[31]，又同时使用了堆叠的 CNN 捕获序列之间的上下文依赖关系。堆叠的 CNN 可以扩大感受野的大小，最后使用CTC算法获得了最后的标签序列。CNN+RNN+Attention算法是基于注意力机制的一种文本识别算法。CNN主要用于提取输入图像的特征，然后将计算得到的特征序列作为Encoder-Decoder模型的输入，Encoder 通常可以选择LSTM 对输出的特征序列进行编码，Decoder加入Attention进行标签解码,最后输出一个标签序列。”

这个模型架构比较简单，适合用于识别长度较短、简单的文字。其中，CRNN 是CNN+RNN+CTC 的代表模型。而 CNN+stacked CNN+CTC 则是为了减小图像背景噪音的干扰，增强文本区域的特征，在密集连接中加入了残差注意力模块[31]，同时使用了堆叠的 CNN 捕获序列之间的上下文依赖关系。堆叠的 CNN 可以扩大感受野的大小，最后使用 CTC 算法获得了最后的标签序列。而 CNN+RNN+Attention 算法则是一种基于注意力机制的文本识别算法。其中，CNN 主要用于提取输入图像的特征，然后将计算得到的特征序列作为 Encoder-Decoder 模型的输入。Encoder 通常可以选择 LSTM 对输出的特征序列进行编码，而 Decoder 则加入 Attention 进行标签解码，最后输出一个标签序列。

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将这段话换做不同的方式表达出来，意思不变：建立月球垂线法的基本原理是着陆器以大于0的相对速度进入月球影响球，将以月球为焦点的做双曲线运动。在到达制动点之前，调整探测器的姿态和速度，使其与月面基本垂直，推力方向尽可能与速度方向重合反向并指向月心，满足着陆初始条件后，保持垂直姿态实施软着陆。这时的制导过程基本是一种开环的方式。

请按以下方式表达同样的意思：实现月球软着陆的月球垂线法基本原理是，降落器以大于0的相对速度进入月球影响球，随后将在以月球为焦点的双曲线轨道上运动。在到达制动点之前，需要调整探测器的姿态和速度，使其与月面基本垂直，并令推力方向尽可能与速度方向相反并指向月球的中心。一旦达到初始条件，就需要保持垂直姿态以进行软着陆。此时，制导过程基本上是以开环方式实施的。

将这段代码换为GRU模型

如果您想将这段代码中的 LSTM 层替换为 GRU 层，则只需将 `tf.keras.layers.LSTM(64)` 替换为 `tf.keras.layers.GRU(64)` 即可，如下所示：

vocab_size = 10000
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, 64),
    tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layers.GRU(64)),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])
model.summary()

这将创建一个基于嵌入层和双向 GRU 的文本分类模型，其其它部分与原来的代码保持不变。需要注意的是，GRU 和 LSTM 都是递归神经网络 (RNN) 的变体，因此它们在原理上是相似的，但它们的执行方式略有不同。