简单的RNN和BP多层网络之间的区别

先来个简单的多层网络

RNN的原理和出现的原因，解决什么场景的什么问题

关于RNN出现的原因，RNN详细的原理，已经有很多博文讲解的非常棒了。
如下：

http://ai.51cto.com/art/201711/559441.htm

更多的例子可以百度了解

为什么我写这篇博客

主要是我从自己学习理解RNN的时候，开始有一些困难，书上讲的也是模模糊糊的，原理讲解的很多，但是代码的关键点描述不太清楚，自己反复揣测以后，终于有了一些理解，记录下来，一方面记录自己的成长过程，另外一方面可以让跟我一样有疑惑的同学可以少走弯路，当然也有可能是错路。

多层网络
x = tf.placeholder(tf.float32,[None,256])
y = tf.placeholder(tf.float32,[None,10])
 
w1 = tf.Variable(tf.random_normal([256,1024]))
b1 = tf.Variable(tf.zeros([1024]))
 
x1 = tf.nn.relu(tf.multiply(w1,x)+b1)
 
w2 = tf.Variable(tf.random_normal(1024,10))
b2 = tf.Variab