NLP_task8：循环神经网络

1 RNN结构     RNN，循环神经网络。首先看一个简单的循环神经网络，由输入层、一个隐藏层和一个输出层组成： 其中，U是输入层到隐藏层的权重矩阵，o是输出层的值，V是隐藏层到输出层的权重矩阵，权重矩阵W是隐藏层上一次的值作为下一次输入的权重。一般的循环神经网络如下图： 在这个网络中，时刻t接收到输入之后，隐藏层的值是,输出值是。从网络中可以看出，不仅取决于，还取决于。我们可以用下面的公式来表

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