循环神经网络是一种深度学习导向的算法，采用顺序方法。在神经网络中，我们总是假设每个输入和输出与所有其他层无关。这种类型的神经网络被称为循环神经网络，因为它们按顺序执行数学计算。
考虑以下步骤来训练循环神经网络 -
步骤1 - 输入数据集中的特定示例。
步骤2 - 网络将采用示例并使用随机初始化的变量进行一些计算。
步骤3 - 然后计算预测结果。
步骤4 - 将生成的实际结果与期望值进行比较，将产生一个误差。
步骤5 - 为了追踪误差，它通过相同的路径传播，其中也调整了变量。
步骤6 - 从步骤1到步骤5重复，直到我们确信已经适当地定义了用于获取输出的变量。
步骤7 - 通过将这些变量应用于获取的新未见输入进行系统预测。
下面描述了表示循环神经网络的示意方法 -
使用TensorFlow实现循环神经网络
在这一部分，我们将学习如何使用TensorFlow实现循环神经网络。
步骤1 - TensorFlow包括用于循环神经网络模块的特定实现的各种库。
#Import necessary modules
from __future__ import print_function
import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib import rnn
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot = T