循環神經網絡 (Recurrent Neural Network)的訓練
訓練一個神經網絡就是訓練該網絡的各個參數（各個連接的權重）。 訓練的思想大致爲： 1. 用訓練樣本的真實值和預測值的差異建立目標函數。顯然，目標函數值越小越好。當訓練樣本給定之後，目標函數實爲各個參數（各個連接）的函數。 2. 最小化目標函數，得對應於相應訓練樣本的可使目標函數最小的參數。用這些參數來建模去預測別的樣本。 最小化目標函數一般採用梯度下降方法。梯度下降方法的一般思想爲： 1.
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