作用：
RNN可以有效地处理和利用序列数据中的时间信息和上下文信息。
原理：
想象你在阅读一本小说，每读到一个词，你的理解会受前面词的影响。RNN的工作方式类似：它会记住前面看到的内容，并根据这个记忆来理解当前的输入。
实现步骤：
输入表示： 首先，将输入数据（比如一段文字）转换成向量表示，通常用词向量或者其他表示方法来做。
循环结构： RNN的核心是循环结构。每个时间步，它接收当前的输入向量和上一个时间步的隐藏状态（即记忆），并输出一个新的隐藏状态。
隐藏状态更新： 隐藏状态包含了网络对之前信息的总结和记忆，是RNN记忆力的体现。它通过一个激活函数（比如tanh）来更新。
输出预测： 在每个时间步，RNN可以产生一个输出，也可以在序列结束后输出一个结果。这取决于任务类型，比如语言模型可以在每个时间步预测下一个词，而情感分析可以在最后输出整段文本的情感。
训练优化： 通过反向传播算法来优化网络参数，使得网络能够更好地预测下一个词或执行其他任务。
总之，RNN通过其循环结构可以利用先前的信息来影响当前输出，因此非常适合那些依赖于序列顺序和历史信息的问题。
我们每次训练后都会生成对应的记忆。当我们需要data1训练的结果要结合data0的的时候，我们就可以将data0训练的得到的记忆加入data1训练后得到的记忆，然后输入得到Result1。这样得到的Result1就包含了先前的记忆内容。