神經網路系列學習筆記(四)——神經網路之RNN學習筆記
不同於傳統的FNNs(Feed-forward Neural Networks，前向反饋神經網路)，RNNs引入了定向迴圈，能夠處理那些輸入之間前後關聯的問題。
RNNs的目的是用來處理序列資料。
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，並且隱藏層的輸入不僅包括輸入層的輸出還包括上一時刻隱藏層的輸出。
LSTM Networks:
它與一般的RNNs結構本質上並沒有什麼不同，只是使用了不同的函式去去計算隱藏層的狀態。
已經證明，該網路結構在對長序列依賴問題中非常有效。
學習資料：
https://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/48636251
http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-1-introduction-to-rnns/
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