RNN
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结构图
一个公式括号中的两个部分，一个是接收当前时间输出层传回的残差，第二个是接收下一时间隐藏层传回的残差。
原生的RNN会遇到一个很大的问题，叫做 The vanishing gradient problem for RNNs，也就是后面时间的节点对于前面时间的节点感知力下降，也就是忘事儿，网络一深就没法训练了。 所以出现了LSTM，加了记忆节点。
每个隐藏层输出只是一个向量，跟普通神经网络一样。只不过这个输出向量会作为本层的上一时刻输入。
所需要知道的是： 输入的维度，本层的节点数（即输出的维度）。 即可知道 w_x ,w_h的shape。(tensorlayer每个层的节点数得一致啊，这没必要吧)
那么序列的长（时刻数）与输出： 一个输出：最后一层的输出都作为上一时刻的输入，只输出最后一个时刻的输出 多个输出：前层只有一个输出时刻， 再接一层 多个时刻输出
所需要知道的是： 每层的时刻数 n_steps ， 是否输出层 return_last ，输出的时刻（比如最后三个时刻输出作为输出序列，但是tensorlayer没有个参数啊）
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是输出层,输入仅有隐含层的输出。 是隐含层输出,输入输入层+上一个隐含节点的输出。 也就是隐含层的输出，作为 输出层和下一个隐含节点 的输入。
RNN的输出也会作为输入，维度相同，那么该层的的参数是方阵。
