RNN的简易应用——预测正弦函数
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简介：
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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