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本文介绍了RNN（递归神经网络）的由来和架构定义，强调了其在处理时间序列数据时的优越性。RNN通过循环结构保留了前一时刻的中间结果，允许模型考虑时间相关性，解决了传统神经网络无法捕捉序列信息的问题。RNN主要应用于自然语言处理，而LSTM则为解决长期依赖问题引入。
1、RNN网络由来
RNN：Recurrent Neural Network。递归神经网络只是在传统神经网络上进行一个改进而已。
正常流程是：输入---->隐层---->输出 (数据来了经过隐层最终得到输出就完事了)
当我们在使用递归神经网络的时候一些限制，现在我拿到一些数据它是有一些时间顺序相关，
比如说我现在有一些数据时刻的一个特征，
时刻的一个特征......一直到
时刻的一个特征，相当于我自己加进来一个时间序列，当我这个网络在训练过程当中，他能考虑时间序列这个事情吗？不能，因为每一次他的输入，比如说第一次它的输入是
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