CNN筆記（CS231N）——循環神經網絡（Recurrent Neural Networks）
遞歸神經網絡 上一講講了CNN的架構，那麼當我們把時間這個維度考慮進來了以後，我們就得到了遞歸神經網絡（RNN）。RNN的輸入輸出可以是一對多、多對一、多對多，分別對應不同的應用場景 RNN的核心部分是如下公式，舊狀態+當前輸入，經過一個函數，得到了新狀態，新狀態會被送到下一個時候參與運算。我們的這個函數fw在不同時間是固定的。 普通RNN 一般來說這個fw函數是tanh函數，W是我們需要學習的權
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