循环神经网络中的LSTM和GRU
循环神经网络：就是借助循环核实现的时间特征提取，再把提取到的信息送入全连接网络，实现连续数据的预测。 循环核：循环核具有记忆力，通过不同时刻的参数共享，实现了对时间序列的信息提取。 ht：每个时刻的状态信息 参数矩阵：wxh,whh,why xt:输入特征 yt：输出特征 bh:偏置项 by:偏置项 yt=softmax(htwhy+by) ht=tanh(xtwxh+ht-1whh+bh) 前向
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