对于神经网络而言，每一个样本的输入与输入直接都是独立的，即预测的结果之间并没有联系
而对于RNN而言：不仅仅是有当前的输入，而且上一层的隐藏层也将进行输入，用于进行结果的预测。因此每一个输入都与之前的输入可以通过隐藏层的输入而产生联系。而对于
阅读背景：
深度学习原理与框架-RNN网络架构-RNN网络 1.RNN的前向传播 2.RNN的反向传播
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