TensorFlow：简单循环神经网络
我用TensorFlow构建了一些神经网络，就像基本的MLP和卷积神经网络一样。 现在我想转向循环神经网络。 但是，我在自然语言处理方面没有经验。 因此，针对RNN的TensorFlow NLP教程对我来说不容易阅读（并且也不是很有趣）。
基本上我想从简单的事情开始，而不是LSTM。
在TensorFlow中，如何构建一个简单的循环神经网络，如Elman网络？
我只能找到TensorFlow的GRU或LSTM RNN实例，主要是针对NLP。 有谁知道一些简单的经常性神经网络教程或TensorFlow的例子吗？
该图显示了一个基本的Elman网络，通常简称为SRN（简单循环网络）：
一种选择是使用位于tensorflow / python / ops / rnn_cell.py中的内置RNNCell。
如果你不想这样做，你可以制作自己的RNN。 RNN将通过时间反向传播进行训练。 尝试展开网络固定数量的步骤，例如考虑长度为10的输入序列。 然后你可以在Python中编写一个循环来为网络的每一步执行所有的矩阵乘法。 每次您可以从上一步获取输出并将其与该步骤的输入连接起来。 它不会有太多的代码行来获得这个工作。
另一种选择是利用Tensorflow的扫描功能来实现重现。 我的结果（这是一个简单的递归神经网络/埃尔曼网络）可以在这里找到：https://www.data-blogger.com/2017/05/17/elman-rnn-implementation-in-tensorflow/
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