終於，我可以開始寫我的學習記錄了。度過了懵比時期，從啥都不知道，變成知道了一些些，很開心。

現在記錄一下，自己寫的一個簡單的RNN例子，自我總價，加深理解。

因為自己學的不深，為了避免誤導，這裡不做下定義，僅描述。詳細可以參考其他文章。

本文的目的：能夠使用TensorFlow搭建一個簡單的RNN模型。

所以RNN的概念什麼的，建議自己去學習，比如看看吳恩達老師的《深度學習》課程，在網頁雲課堂有的。

RNN的輸入輸出關係：

上標<t>，指的是輸入序列時刻。

其中a是RNN的隱藏層的輸出。

我們可以用這個a，來得到y。

構造模型

這個模型很簡單，可以將這個模型理解為一個基本的神經網路NN。

目的：將一句話，輸入到這個模型，模型能夠正確的給出輸出這句話。

為了簡單，這句話只有1個字。因此輸入輸出序列長度都是1.

輸入：用1個數字來表示這個字。

輸出：用1個數字來表示。

樣本輸入：數字1

樣本輸出：數字1

樣本總是：1個。

RNN隱藏層啟用項數：4個

RNN的層數：1層

畫一下圖方便理解：

未完待續。