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深度学习中，RNN是非常重要的一个部分，一般都放在了最后，因为公式复杂，代码要比CNN要多一些，最近看了很多文档后，总结一下RNN
首先RNN是结合前面很多输入状态进行计算获得输出
当然，随着实际情况的改变，也会有不同的变形，主要如下所示：
其中，具体到每个Neural，简单的RNN示例图如下图所示：
单是，对于主角LSTM，要复杂一下，从一个函数变为4个计算
关于具体的公式介绍，可以参考这篇文章《循环神经网络(RNN) 基础讲解》https://www.jianshu.com/p/9f155515bdf0