本文介绍了如何使用Python实现RNN模型，通过导入必要库、准备数据集、构建SimpleRNN层、模型编译、训练及预测，展示了处理序列数据的过程，并可视化了预测结果。
深入学习RNN模型 - Python实现
循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）是一种可以处理序列数据的神经网络模型。它具有记忆性，可以在处理时间序列数据时引入先前的信息，从而更加精确地预测未来的状态。本文将介绍如何使用Python实现RNN模型。
首先，我们需要导入必要的库和模块：
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers 
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