本篇部落格翻譯自 系列的第一篇，並參考了網路上的部分資源.
初識rnn
rnns（recurrent neural networks）迴圈神經網路是比較流行的網路模型之一，在nlp的許多任務中有著出色的表現。
在閱讀如下內容時，需要對ann的基礎有所了解。
rnns這種網路尤其是對序列資料非常有用，因為每個神經元或者單元能用它的內部儲存來儲存之前輸入的相關資訊。在語言的案例中，「i had washed my house」這句話的意思與「i had my house washed」大不相同。這就能讓網路獲取對該表達更深的理解。
注意到這點很重要，因為當閱讀乙個句子甚至是乙個人時，你就是要從它之前的單詞中提出每個詞的語境。
rnns的目的使用來處理序列資料。在傳統的神經網路模型中，是從輸入層到隱含層再到輸出層，層與層之間是全連線的，每層之間的節點是無連線的。rnns之所以稱為迴圈神經網路，即乙個序列當前的輸出與前面的輸出也有關。具體的表現形式為網路會對前面的資訊進行記憶並應用於當前輸出的計算中，即隱藏層之間的節點不再無連線而是有連線的，並且隱藏層的輸
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