RNN layer

keras.layers.RNN(cell,return_sequences=False,return_state=False,go_backwards=False,stateful=False,unroll=False,zero_output_for_mask=False,**kwargs
)

参数说明

• cell: 这是循环神经网络的单元类型，可以是LSTM、GRU等。它定义了循环神经网络的基本单元结构。
• return_sequences: 这是一个布尔值，用于指定是否返回整个序列的输出。默认情况下，该参数为False，表示只返回最后一个时间步的输出。如果设置为True，则返回整个序列的输出。
• return_state: 这也是一个布尔值，用于指定是否返回最后一个时间步的状态。默认情况下，该参数为False，表示不返回状态。如果设置为True，则返回最后一个时间步的状态。
• go_backwards: 这是一个布尔值，用于指定是否以逆序处理输入序列。默认情况下，该参数为False，表示正序处理输入序列。如果设置为True，则以逆序处理输入序列。
• stateful: 这是一个布尔值，用于指定是否保持批次间的状态。默认情况下，该参数为False，表示不保持状态。如果设置为True，则在批次之间保持状态。
• unroll: 这是一个布尔值，用于指定是否展开循环网络。默认情况下，该参数为False，表示不展开循环网络。如果设置为True，则展开循环网络。
• zero_output_for_mask: 这是一个布尔值，用于指定是否将掩码位置的输出设置为0。默认情况下，该参数为False，表示不将掩码位置的输出设置为0。如果设置为True，则将掩码位置的输出设置为0。
• **kwargs: 这是其他可选参数，可以根据需要传递额外的参数给循环神经网络层对象。

示例 

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import RNN, Dense
from keras.optimizers import Adam # 设定参数
input_dim = 1  # 输入的维度（在这种情况下，我们只有一个连续的数字）
output_dim = 1  # 输出的维度（在这种情况下，我们只有一个连续的数字）
num_samples = 1000  # 生成的数据样本数量
time_steps = 10  # 时间步数（我们要预测未来的多少步）
batch_size = 32  # 批处理大小
num_epochs = 100  # 训练的轮数# 生成数据（一个简单的递增序列）
x = np.linspace(0, 1, num_samples)  # 在0到1之间生成等间距的1000个点
y = np.sin(x * (2 * np.pi))  # 计算每个点的正弦值
y = y.reshape((num_samples, 1))  # 重塑为 (samples, time_steps, features)
y = y.reshape((num_samples, time_steps, input_dim))  # 重塑为 (samples, time_steps, input_dim)#创建模型
model = Sequential()  # 创建一个Sequential模型
model.add(RNN(32, return_sequences=True, input_shape=(time_steps, input_dim)))  #使用32个单元的RNN层，返回整个序列，设置输入形状
model.add(RNN(32, return_sequences=True))  #再添加一个32单元的RNN层，返回整个序列
model.add(Dense(output_dim))  # 全连接层，输出我们的预测值
model.compile(optimizer=Adam(), loss='mse')  #使用均方误差作为损失函数，并使用Adam优化器#训练模型
model.fit(y[:, :-1, :], y[:, -1, :], batch_size=batch_size, epochs=num_epochs)  # 使用过去的时间步作为输入，并预测下一个时间步的值