RNN中支持的一些基本算子，如何对序列数据进行组织？
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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票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
