使用Keras进行深度学习:RNN

RNN---循环神经网络，在这里主要将它用在处理与预测序列数据方面. 1.RNN网络结构与原理详解:    该图的左边是未展开的RNN模型，展开后的RNN模型在右边详细的进行了展示.RNN网络的最为重要的一点就是其具有时序性，该时序性在网络的具体的体现就是hi的一系列参数的设置，这些参数的含义就是在i时刻（对应时刻的记忆）的记忆. 输入层到隐含层: 用公式表示RNN当前时刻的记忆为: 你会通过这个

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