RNN与普通神经网络的区别：能够更好的处理序列的信息
RNN结构图
如图所示，St的值不仅取决于输入X的值，还取决于St-1的值。同时，St-1的值还取决于St-2的值，因此S1,S2,…,St-1的值都与St的值直接或间接相关，注重先后输入的联系，将序列信息按照远近关系进行处理。
在X值的不断输入过程中，W的值是在不断发生变化的。只有训练到了最后一个模型时，W的值才会固定下来。
RNN循环神经网络概述
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