RNN中支持的一些基本算子，如何对序列数据进行组织
1楼
RNN可以同时接受输入序列并产生输出序列。这种类型的序列到序列的网络可用于预测诸如股****价格之类的时间序列：你将过去N天的价格作为输入，它必须输出未来偏移一天的价格(即从前N-1天到明天)
你可以向网络提个一个输入序列，并忽略除了最后一个输出外的所有输出。换句话说，这是一个序列到向量的网络。例如，你可以向网络提供与电影评论相对应的单词序列，然后网络将输出一个情感得分(例如从-1[恨]到+1[爱])
你可以在每个时间步长中一次又一次地向网络提供相同的输入向量，并让其输出一个序列。这是一个向量到序列的网络。例如，输入可以是图像(或CNN的输出)，而输出可以是该图像的描述
2楼
了解一下
3楼
预测因素太多了吧
4楼
云里雾里
5楼
这个有点难啊
6楼
完全看不懂啊
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