循环神经网络模型RNN

学习序列模型rnn实现从X到Y的映射。 最简单的NN模型，将九个输入变量输出9个0或1的结果。 但是这样不好，因为输入输出长度不一定相同。 单纯的神经网络并不能分享从不同位置学到的特征。如识别不同位置的人名。 RNN 读到第二个单词时候不是只通过当前的词x<2>就预测出y<2> 的， 也会输入一些来自时间步（time-step）1的信息。时间步1的激活值就会传递到时间步2。 one-hot向量~如

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