RNN原理

RNN原理 1.經典RNN結構 PART 1:網絡        上圖，時序形式的數據很差用原始的神經網絡處理，爲此RNN引入了隱狀態h(hidden state)的概念，能夠對序列形的數據提取特徵，而後轉換爲輸出。函數 PART 2:ui 上圖從U,W分別爲x,h0的參數矩陣,b爲偏置項,f爲激活函數。視頻   PART 3:class 上圖一次計算剩下的h，使用相同的參數矩陣U,W和偏置b。g

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