pima数据集 循环神经网络模型图

循环神经网络（RNN）的模型图通常由一个或多个循环层（即RNN单元）组成。对于Pima数据集，一个简单的RNN模型可以如下所示：

Input -> Embedding -> LSTM -> Dropout -> Dense -> Output

其中，输入层接受Pima数据集中的特征向量，经过嵌入层进行向量化处理，然后输入到LSTM层中。LSTM层可以学习序列中的时间依赖关系，并将其编码成一个固定长度的向量。为了防止过拟合，可以在LSTM层之后添加一个Dropout层。然后，将LSTM层的输出连接到一个Dense层中，用于进行二元分类（患有糖尿病或不患有糖尿病）。最后，输出层将输出预测结果。整个模型的结构如下图所示：

    +----------+         +------------+         +--------+
    |          |         |            |         |        |
    |  Input   +---------> Embedding  +---------> LSTM   |
    |          |         |            |         |        |
    +----------+         +------------+         +--------+
                                       |
                                       |
                                       v
                                   Dropout
                                       |
                                       |
                                       v
                                    Dense
                                       |
                                       |
                                       v
                                    Output

需要注意的是，LSTM层的输出维度应该与Dense层的输入维度相同，以便它们可以连接在一起。此外，为了使模型能够更好地泛化，还需要进行超参数调整和交叉验证等模型优化方法。