RNN循環神經網絡（非常好理解）
神經網絡可以當做是能夠擬合任意函數的黑盒子，只要訓練數據足夠，給定特定的x，就能得到希望的y，結構圖如下： 將神經網絡模型訓練好之後，在輸入層給定一個x，通過網絡之後就能夠在輸出層得到特定的y，那麼既然有了這麼強大的模型，爲什麼還需要RNN（循環神經網絡）呢？ 爲什麼需要RNN（循環神經網絡） 他們都只能單獨的取處理一個個的輸入，前一個輸入和後一個輸入是完全沒有關係的。但是，某些任務需要能夠更好的
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