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上传时间: 2021-01-20
详细说明：卷积神经网络基础
本节介绍循环神经网络，下图展示了如何基于循环神经网络实现语言模型。我们的目的是基于当前的输入与过去的输入序列，预测序列的下一个字符。循环神经网络引入一个隐藏变量H，用Ht表示H在时间步t的值。Ht的计算基于Xt和Ht−1，可以认为Ht记录了到当前字符为止的序列信息，利用Ht对序列的下一个字符进行预测。
循环神经网络的构造
我们先看循环神经网络的具体构造。假设 Xt∈Rn×d 是时间步 t 的小批量输入， Ht∈Rn×h 是该时间步的隐藏变量，则：
Ht=ϕ(XtWxh+Ht−1Whh+bh).
其中， Wxh∈Rd×h ， Whh∈Rh×h ， bh∈R1×h ， ϕ 函数是
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