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RNN用于文本预测，并应用于爱丽丝仙境梦游的分析。

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简介：
包含在一个文本数据集，该数据集为一份代码文件，命名为“代码功能：Simple-RNN 实现文本预测”。该代码的原始数据集是“爱丽丝梦游仙境.txt”。首先，程序会提取其中的文本数据并将其转换为one-hot编码格式。随后，程序将对Simple RNN网络进行训练。最后，系统会生成一个初始文本序列，并利用训练好的网络来预测其后续内容的发展趋势。

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    本项目利用循环神经网络（RNN）对正弦函数进行时间序列预测。通过训练模型捕捉并学习正弦波的周期性特征，实现对未来数据点的有效预测。展示了RNN在处理序列数据上的强大能力。 利用RNN实现对函数sin(x)的取值预测时，由于RNN模型处理的是离散时间序列数据，因此需要将连续的正弦曲线转换为一系列离散的数据点。具体做法是每隔一段时间间隔对sin(x)进行一次采样操作，这样得到的一系列数值就构成了一个离散化的数据集。 以下是实现这一过程所需的Python代码片段： ```python import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt # 定义参数 HIDDEN_SIZE = 30 # LSTM中隐藏节点的个数。 NUM_LAYERS = 2 # LSTM的层数。 TIMESTEPS # 时间步长，此处未具体定义，请根据实际需求设定值。 ``` 注意：`TIMESTEPS`变量需要根据实际情况赋一个具体的数值。
     
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  • 文本分类练习：Embedding、CNN和RNN的应用
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