RNN與反向傳播演算法（BPTT）的理解
RNN是序列建模的強大工具。
今天主要搬運兩天來看到的關於RNN的很好的文章：
PS: 第一個連結中的Toy Code做一些說明
之所以要迴圈8（binary_dim=8）次，是因為輸入是2維的（a和b各輸入一個bit），那麼，每個bit只會影響8個時間戳。因此要注意RNN的訓練，應該以每一個完整的序列（這裡就是a和b兩個八位二進位制數）作為一個training sample，而非以每一次輸入（2 bits）作為一個sample；同樣的在反向傳播時，也同樣遵循這個原則，此處因為每次輸入會影響8個時間戳（或者說每8次輸入為一個完整的training sample），所以要迴圈8次。
再然後，第99行（五角星處）的隱層delta更新法則與上面給出的RNN反向傳播演算法BPTT一文中的下圖正好一致！
先寫這麼多。
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