循环神经网络的python实现

循环神经网络（RNN）是一种特殊的神经网络，具有处理序列数据的能力。在 Python 中，可以使用 TensorFlow 或 Keras 等深度学习框架来实现 RNN。

以下是基于 Keras 的 RNN 示例代码：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import SimpleRNN, Dense

model = Sequential()
model.add(SimpleRNN(32, input_shape=(None, 10)))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy')

在这段代码中，我们创建了一个 Keras 模型，并在模型中添加了一个简单的 RNN 层，其输入形状为 `(None, 10)`，输出维度为 32。然后我们添加了一个密集层，使用 sigmoid 激活函数，并将其作为输出层。最后，我们编译模型，使用 RMSprop 优化器和 binary_crossentropy 损失函数。