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《TensorFlow循环神经网络（RNN）与长短时记忆网络（LSTM）》
循环神经网络（RNN，Recurrent Neural Network）是一类能够处理序列数据的神经网络结构。与传统的前馈神经网络不同，RNN可以通过隐藏层的循环连接，在时间步骤之间传递信息。这使得RNN能够处理具有时序性质的任务，如语言建模、序列生成、情感分析等。RNN的主要特点是：其网络的隐藏层不仅接受当前时刻的输入，还接受前一时刻的隐藏状态，从而实现对时间序列的建模。
——来自博客 https://blog.csdn.net/sjdgehi/article/details/146413881
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