課程影片：https://www.youtube.com/watch?v=vWvAF8OMUs8&feature=youtu.be
先簡單說明RNN的大致流程，以下是兩層的RNN模型：
RNN的缺點是必須要將前面的東西算完後再算後面的東西，因此平行化非常困難。且RNN並沒有將每個資料平等來看，而是一個輸入是一個Input，之前所有東西是另外一個Input，導致無法看到每一個資訊。
Convolution Neural Network(CNN)的好處是容易平行計算，當FFNN要計算時，可以將下面的Convolution的權重平等計算，如果要一次接收很多資訊，可以將層數疊多一點，或是在一層讀多一點資訊。
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