本文介绍了如何利用TensorFlow建立一个循环神经网络（RNN）模型，以解决MNIST手写数字识别问题。RNN在网络语言处理任务中表现出色，如机器翻译、语音识别等。在模型构建中，输入数据格式遵循[batch, step, input]，并通过调整维度获取每张图片的最后一步输出以进行识别。"
122496383,11710790,SQL查询：根据ID集合与时间范围动态查询,"['SQL', '数据库查询', '动态SQL']
参考：
1. 《TensorFlow技术解析与实战》
2. https://www.cnblogs.com/hellcat/p/7401706.html
3. http://www.jianshu.com/p/3dbeb3ab9aa3
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用TensorFlow搭建一个循环神经网络RNN模型，并用来训练MNIST数据集。
RNN在自安然语言处理领域的以下几个方向应用非常成功：
1.机器翻译
2.语音识别
3.图像描述
4.语言单词预测
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