本文介绍了如何使用TensorFlow构建和训练循环神经网络（RNN），包括安装TensorFlow、创建模型、准备数据、训练模型以及进行预测。通过示例代码详细展示了RNN在处理序列数据时的应用。
循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种强大的深度学习算法，专门用于处理序列数据。它在自然语言处理、语音识别、时间序列分析等领域中被广泛应用。本文将介绍如何使用TensorFlow构建和训练循环神经网络，并提供相应的源代码。
首先，我们需要安装TensorFlow库。可以使用以下命令安装最新版本的TensorFlow：
pip install tensorflow
安装完成后，我们可以开始构建循环神经网络模型。TensorFlow提供了tf.keras作为高级API，可以方便地构建神经网络模型。下面是一个简单的循环神经网络模型的示例：
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, SimpleRNN
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