一、单层网络
单层网络就是输入一个x，经过神经元的变换，输出一个y
二、RNN
有很多种序列输入的数据，如：
自然语言处理问题。x1可以看做是第一个单词，x2可以看做是第二个单词，依次类推。
语音处理。此时，x1、x2、x3……是每帧的声音信号。
时间序列问题。例如每天的股票价格等
序列形的数据就不太好用原始的神经网络处理了。为了建模序列问题，RNN引入了隐状态h（hidden state）的概念，h可以保存过去的x中的特征，而不只是保存当前的x
由于h的这种保存性质，输出的y由h得到
