在前面的内容里，我们已经学习了循环神经网络的基本结构和运算过程，这一小节里，我们将用TensorFlow实现简单的RNN，并且用来解决时序数据的预测问题，看一看RNN究竟能达到什么样的效果，具体又是如何实现的。
在这个演示项目里，我们使用随机生成的方式生成一个数据集（由0和1组成的二进制序列），然后人为的增加一些数据间的关系。最后我们把这个数据集放进RNN里，让RNN去学习其中的关系，实现二进制序列的预测1。数据生成的方式如下：
循环生成规模为五十万的数据集，每次产生的数据为0或1的概率均为0.5。如果连续生成了两个1（或两个0）的话，则下一个数据强制为0（或1）。
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作者：磐创 AI
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/fendouaini/article/details/84109521
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在这个演示项目里，我们使用随机生成的方式生成一个数据集（由0和1组成的二进制序列），然后人为的增加一些数据间的关系。最后我们把这个数据集放进RNN里，让RNN去学习其中的关系，实现二进制序列的预测1。数据生成的方式如下：
循环生成规模为五十万的数据集，每次产生的数据为0或1的概率均为0.5。如果连续生成了两个1（或两个0）的话，则下一个数据强制为0（或1）。
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