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RNN 全称 Recurrent Neural Network（循环神经网络），核心设计思路：将上一个时间步的隐藏状态，作为下一个时间步的附加输入，形成循环记忆链路。普通网络：每次计算相互独立，没有历史信息留存；RNN 网络：每一步运算都会携带前文 / 前序时序的特征，天然适配有序数据。单时间步固定三层结构：输入层、隐藏层、输出层 输入分为两部分：当前时刻原始特征、上一步隐藏记忆；输出分为两部分：
