有监督循环神经网络做序列的预测

有监督循环神经网络是一种可以处理序列数据的神经网络模型。它具有记忆能力，能够将前面的输入信息存储下来并在后面的预测中使用。在序列预测中，有监督循环神经网络可以用来预测下一个时间步的输出，或者预测整个序列的输出。

具体来说，有监督循环神经网络会将序列中的每一个时间步的输入都传递给网络，并在每一步计算出当前的输出。在训练过程中，网络会根据每一个时间步的输入和对应的输出来调整权重，以使得网络的预测结果与真实结果尽可能接近。在预测时，网络会根据已知的输入序列来预测下一个时间步的输出，然后将预测结果作为下一个时间步的输入，并不断迭代直到预测出整个序列的输出。

有监督循环神经网络在序列预测领域有很广泛的应用，比如语音识别、自然语言处理、股票预测等。它可以处理各种长度的序列，而且能够学习长期依赖关系，因此在处理复杂序列时具有很大的优势。