RNN主要用来处理序列数据，在传统的神经网络模型中，是从输入层到隐含 层再到输出层，每层内的节点之间无连接，循环神经网络中一个当前神经元的输出与前面的输出也有关，网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前神经元的计算中，隐藏层之间的节点是有连接的，并且隐藏层的输入不仅包含输入层的输出还包含上一时刻隐藏层的输出。理论上，RNN可以对任意长度的序列数据进行处理。一个RNN可认为是同一网络的多次重复执行，每