循环神经网络(RNN)入门 ：向量到序列，序列到序列，双向RNN，马尔科夫化
rnn似乎更擅长信息的保存和更新，而cnn似乎更擅长精确的特征提取；rnn输入输出尺寸灵活，而cnn尺寸相对刻板。聊到循环神经网络RNN，我们第一反应可能是：时间序列 （time sequence）。确实，RNN擅长时间相关的应用（自然语言，视频识别，音频分析）。但为什么CNN不容易处理时间序列而RNN可以？ 为什么我们之前说过RNN有一定的记忆能力？数学上，如果我们想要预测一个单词x 的后一个单词y，我们需要3个主要元素（输入单词x；x的上下文状态h1；通过x和h1输出下一个单词的函数比如so
