循环网络主要公式：
s
(
t
)
=
f
(
s
(
t
−
1
)
;
θ
)
s^{(t)} = f(s^{(t-1)};θ)
s(t)=f(s(t−1);θ)
数学上来讲这是个递推公式 正好说明书p236页 RNN的参数共享，循环神经网络的一切都源自这个公式
特殊矛盾：循环神经网络就是这个数学公式和深度学习中的层 组合一起的矛盾（如图）
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s
(
t
)
=
f
(
s
(
t
−
1
)
;
θ
)
s^{(t)} = f(s^{(t-1)};θ)
s(t)=f(s(t−1);θ)
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