Recurrent层 {#recurrent_1}

这是循环层的抽象类，请不要在模型中直接应用该层（因为它是抽象类，无法实例化任何对象）。请使用它的子类LSTM，GRU或SimpleRNN。

所有的循环层（LSTM,GRU,SimpleRNN）都继承本层，因此下面的参数可以在任何循环层中使用

SimpleRNN层 {#simplernn}

全连接RNN网络，RNN的输出会被回馈到输入

GRU层 {#gru}

门限循环单元

LSTM层 {#lstm}

Keras长短期记忆模型

ConvLSTM2D层 {#convlstm2d}

ConvLSTM2D是一个LSTM网络，但它的输入变换和循环变换是通过卷积实现的

SimpleRNNCell层 {#simplernncell}

SinpleRNN的Cell类

GRUCell层 {#grucell}

GRU的Cell类

LSTMCell层 {#lstmcell}

LSTM的Cell类

StackedRNNCells层 {#stackedrnncells}

这是一个wrapper，用于将多个recurrent cell包装起来，使其行为类型单个cell。该层用于实现搞笑的stacked RNN

CuDNNGRU层 {#cudnngru}

基于CuDNN的快速GRU实现，只能在GPU上运行，只能使用tensoflow为后端

CuDNNLSTM层 {#cudnnlstm}

基于CuDNN的快速LSTM实现，只能在GPU上运行，只能使用tensoflow为后端