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在Keras中使用循环神经网络（RNN），可以通过使用RNN层来构建模型。以下是一个使用SimpleRNN层的简单示例：
from keras.models import Sequential from keras.layers import Embedding, SimpleRNN model = Sequential() model.add(Embedding(input_dim=1000, output_dim=32, input_length=100)) model.add(SimpleRNN(units=64)) model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid')) model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.summary() 在上面的示例中，首先导入必要的库，然后创建一个Sequential模型。接着，通过添加Embedding层将输入数据转换为密集向量表示，然后添加SimpleRNN层。最后添加一个全连接层，输出结果为1，并使用sigmoid激活函数进行二分类任务。最后编译模型，定义优化器、损失函数和评估指标。
在实际使用中，可以根据具体任务的需求和数据集的特点选择不同的RNN层（如LSTM、GRU等），并进行超参数调整和模型训练。
