RNN和LSTM的参数计算

RNN（Recurrent Neural Network）是一类用于处理序列数据的神经网络。神经网络包含输入层、隐含层、输出层，通过激活函数控制输出，层与层之间通过权值连接，在标准的RNN结构中，隐层的神经元之间也是带有权值的。也就是说，随着序列的不断推进，前面的隐层将会影响后面的隐层。 具体结构如下图，本文不再赘述。 这里主要写一下RNN中参数的计算： 再加上偏执值b，即可得到模型中参数总和。其

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