RNN和LSTM的參數計算

RNN（Recurrent Neural Network）是一類用於處理序列數據的神經網絡。神經網絡包含輸入層、隱含層、輸出層，通過激活函數控制輸出，層與層之間通過權值連接，在標準的RNN結構中，隱層的神經元之間也是帶有權值的。也就是說，隨着序列的不斷推進，前面的隱層將會影響後面的隱層。 具體結構如下圖，本文不再贅述。 這裏主要寫一下RNN中參數的計算： 再加上偏執值b，即可得到模型中參數總和。其

>>阅读原文<<