Recurrent neural network

In [1]:
from IPython.display import Image
def show(id, w=7):
    return Image('../pics/class3/{}.jpg'.format(id), width=w*100)
In [2]:
show(0)
Out[2]:
In [3]:
show(1)
Out[3]:
In [4]:
show(2)
Out[4]:
In [5]:
show(3)
Out[5]:
In [6]:
show(4)
Out[6]:
In [7]:
show(5)
Out[7]:
In [8]:
show(6)
Out[8]:
In [9]:
show(7)
Out[9]:
In [10]:
show(8)
Out[10]:
In [11]:
show(9)
Out[11]:
In [12]:
show(10)
Out[12]:
In [13]:
show(11)
Out[13]:
In [14]:
show(12)
Out[14]:
In [15]:
show(13)
Out[15]:
In [16]:
show(14)
Out[16]:
In [17]:
show(15)
Out[17]:
In [18]:
show(16)
Out[18]:
In [19]:
show(17)
Out[19]:
In [20]:
show(18)
Out[20]:
In [21]:
show(19)
Out[21]:
In [22]:
show(20)
Out[22]:
In [23]:
show(21)
Out[23]:
In [24]:
show(22)
Out[24]:
In [25]:
show(23)
Out[25]:
In [26]:
show(24)
Out[26]:
In [27]:
show(25)
Out[27]:
In [28]:
show(26)
Out[28]:
In [29]:
show(27)
Out[29]:
In [30]:
show(28)
Out[30]:
In [31]:
show(29)
Out[31]:
In [32]:
show(30)
Out[32]:
In [33]:
show(31)
Out[33]:
In [34]:
show(32)
Out[34]:
In [35]:
show(33)
Out[35]:
In [36]:
show(34)
Out[36]:
In [37]:
show(35)
Out[37]:
In [38]:
show(36)
Out[38]:
In [39]:
show(37)
Out[39]:
In [40]:
show(38)
Out[40]:
In [41]:
show(39)
Out[41]:
In [42]:
show(40)
Out[42]:
In [43]:
show(41)
Out[43]:
In [44]:
show(42)
Out[44]:
In [45]:
show(43)
Out[45]:
In [46]:
show(44)
Out[46]:
In [47]:
show(45)
Out[47]:
In [48]:
show(46)
Out[48]:
In [49]:
show(47)
Out[49]: