Pytorch教程(2)——Dynamic RNN

RNN基本公式 在普通神经网络中引入了隐藏状态 h t = t a n h ( w i h x t + b i h + w h h h t − 1 + b h h ) h_t=tanh(w_{ih}x_t+b_{ih}+w_{hh}h_{t-1}+b_{hh}) ht​=tanh(wih​xt​+bih​+whh​ht−1​+bhh​) 什么是Dynamic RNN 静态RNN：由于静态RNN需要

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