利用深層LSTM實現sin函數預測

先來簡短的說一波概念問題~ RNN的主要思想以及問題： 每次的輸入需要依賴上層節點的狀態，如果網絡結構非常深的話則初始狀態就可能會被遺忘，但是在應用中會發現對於當前狀態的輸出有時需要依賴初始狀態，這麼說可能不太明白，比如我要預測「隨着時間的流逝北京慢慢進入的夏天，....，北京城內種植了大量的柳樹、楊樹，這導致天空中到處都飄舞着___」，我需要根據夏天這個關鍵字以及柳樹等來預測這裏應該出現的是「柳

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