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# 第 7 章 循环神经网络和 LSTM

回顾我们对更传统的神经网络模型的了解后，我们发现训练阶段和预测阶段通常以静态方式表示，其中输入作为输入，而我们得到输出，但我们不仅考虑了事件发生的顺序。与到目前为止回顾的预测模型不同，循环神经网络的预测取决于当前的输入向量以及先前的输入向量。

我们将在本章中介绍的主题如下：

*   了解循环神经网络的工作原理以及构建它们的主要操作类型
*   解释在更高级的模型（例如 LSTM）中实现的想法
*   在 TensorFlow 中应用 LSTM 模型来预测能耗周期
*   撰写新音乐，从 J.S Bach 的一系列研究开始