实现一个简单的循环神经网络（RNN）前向传播函数。该函数需要处理输入序列，并使用tanh作为激活函数来更新隐藏状态。

输入描述:

函数`rnn_forward`接收五个参数：1. input_sequence：输入序列，每个元素是一个输入向量2. initial_hidden_state：初始隐藏状态3. Wx：输入到隐藏层的权重矩阵4. Wh：隐藏层到隐藏层的权重矩阵5. b：偏置向量

输出描述:

输出一个列表，表示最终的隐藏状态。结果保留四位小数。

备注:

1.对应的输入、输出已给出，您只用实现核心功能函数即可。2.支持numpy、scipy、pandas、scikit-learn库。