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@@ -19,7 +19,7 @@ rnn创建一个由RNNCell :code:`cell` 指定的递归神经网络，该神经
   - **initial_states** (Variable，可选) - 初始状态，单个tensor变量或tensor变量组成的嵌套结构，表示RNN的初始状态。如果未提供，将使用 :code:`cell.get_initial_states` 产生初始状态。默认值None。
   - **sequence_length** (Variable，可选) - 序列长度，形状为 :math:`[batch\_size]` 的tensor。它存储每个实例的实际长度，从而使用户能够在批处理的时候，提取最后一个有效状态，以确保正确性。如果未提供，则不区分填充和非填充输入。默认值None。
   - **time_major** (bool，可选) - 指示输入tensor和输出tensor中包含的tensor的数据组织。如果为False，则数据组织为batch为主，形状为 :math:`[batch\_size，sequence\_length，...]`。如果为True，则数据组织为time为主，形状为 :math:`[sequence\_length，batch\_size，...]`。默认值：False。
-  - **is_reverse** (bool，可选) - 指示是否以输入序列的相反顺序进行计算。默认值：False。
+  - **is_reverse** (bool，可选) - 指示是否以输入序列的相反顺序进行计算，为True时表示以输入序列的相反顺序进行计算。默认值：False。
   - **kwargs** - 其他关键字参数。参数传递给 :code:`cell.call`。
 
 返回:一个元组 :code:`(final_outputs, final_states)` ，包括 :code:`final_outputs` 和 :code:`final_states`，均为单个tensor变量或tensor变量的嵌套结构。:code:`final_outputs` 具有与 :code:`cell.call` 返回的 :code:`outputs` 相同的结构和数据类型，并且 :code:`final_outputs` 中的每个tensor是将所有时间步的 :code:`outputs` 中对应内容堆叠产生，因此其形状为 :math:`[batch\_size，sequence\_length，...]` （:code:`time_major == False` 时）或 :math:`[sequence\_length，batch\_size，...]` （:code:`time_major == True` 时）。:code:`final_states` 是最后一步的状态，因此具有和 :code:`initial_states` 相同的结构，形状和数据类型。