回顾一下卷积神经网络，之前的CNN是由交替的convolution卷积层和池化层组成的，最后输出到数个全连接层和最终的对应激活函数层。
那么接下来从几个实例部分来了解一下循环神经网络。首先是时间序列的信号数据：
这里以一句话为例，多个单词组成的句子，其每个元素单词是依照一定顺序排列的，那么这些单词也依照其顺序依次作为一个输入xt输入到循环神经网络中，那么此时对应t个单词的句子会有t个对应的w和b。
这里定义一下输入的数据形式是[b,seq_len,feature_len], b=batch_size句子的个数，seq_len每个句子的长度，feature_len每个单词用多少维度来表示，如果是以前面的时间序列信号为例，因为时序信号是一维数据，那么这里我们的feature_len = 1如下图所示,其对应含义是每次采样的元素的维数，很明显时序信号是一维的也就是一个点。
下面这张图展示了如何用上述的方法来表示一个单词，这里引入我们常用的one-hot方法
构建的词向量如下所示
这里对每个词进行embedding操作也就是将其映射为一个二维的词向量，这里设置的word_vec为2
关于embedding 层对应的代码实现如下
如此操作完之后，那么我们也可以将图像，文本或者是时序信号进行时序表示了，这是输入循环神经网络的第一步
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