# 循環神經網絡 在本章中，我們將介紹循環神經網絡（RNN）以及如何在 TensorFlow 中實現它們。我們將首先演示如何使用 RNN 來預測垃圾郵件。然后，我們將介紹一種用于創建莎士比亞文本的 RNN 變體。我們將通過創建 RNN 序列到序列模型來完成從英語到德語的翻譯： * 實現 RNN 以進行垃圾郵件預測 * 實現 LSTM 模型 * 堆疊多個 LSTM 層 * 創建序列到序列模型 * 訓練暹羅相似性度量 本章的所有代碼都可以在 [https://github.com/nfmcclure/tensorflow_cookbook](https://github.com/nfmcclure/tensorflow_cookbook) 和 Packt 在線倉庫中找到： [https://github.com/PacktPublishing/TensorFlow-機器學習 - 秘籍 - 第二版](https://github.com/PacktPublishing/TensorFlow-Machine-Learning-Cookbook-Second-Edition) [。](https://github.com/PacktPublishing/TensorFlow-Machine-Learning-Cookbook-Second-Edition)