利用Python3.5中TensorFlow構建LSTM(RNN的一種）

RNN全稱循環神經網絡（Recurrent Neural Networks），對於處理有序的數據很有效，預測序列化的數據 在傳統的神經網絡模型中，從輸入層到隱含層再到輸出層，層與層之間是全連接的，每層之間的節點是無連接的。但是這種普通的神經網絡對於很多關於時間序列的問題卻無能無力。例如，你要預測句子的下一個單詞是什麼，一般需要用到前面的單詞，因爲一個句子中前後單詞並不是獨立的。RNN之所以稱爲循環

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