动手学深度学习——循环神经网络

循环神经网络 循环神经网络（RNN）主要用于预测任务：基于当前和历史输入序列，预测序列的下一个字符。循环神经网络相对于普通神经网络而言，最大的特点在于颖仓变量 H H H的引进，用 H t H_{t} Ht​表示 H H H在时间步 t t t的值，该变量记录了到当前字符为止的序列信息。历史信息的使用使得预测更为精确。循环神经网络的示意图： 循环神经网络模型 假设 X t ∈ R n × d \b

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