# 循环神经网络 在本章中，我们将介绍循环神经网络（RNN）以及如何在 TensorFlow 中实现它们。我们将首先演示如何使用 RNN 来预测垃圾邮件。然后，我们将介绍一种用于创建莎士比亚文本的 RNN 变体。我们将通过创建 RNN 序列到序列模型来完成从英语到德语的翻译： * 实现 RNN 以进行垃圾邮件预测 * 实现 LSTM 模型 * 堆叠多个 LSTM 层 * 创建序列到序列模型 * 训练暹罗相似性度量 本章的所有代码都可以在 [https://github.com/nfmcclure/tensorflow_cookbook](https://github.com/nfmcclure/tensorflow_cookbook) 和 Packt 在线仓库中找到： [https://github.com/PacktPublishing/TensorFlow-机器学习 - 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)