循环神经网络,由于递归神经网络不容易实现,因此就提出了循环神经网络(RNN)来处理相同的问题。循环神经网络的输入只有一个词,并将隐藏层的输出重定向到输入的一部分。 整个输入大小为| V | + M(M是前面单词的特征数,V是词汇表的大小)。

循环神经网络中是用于下一字符预测的示例。 “h”被反馈到隐藏层以获得其词向量,并且该向量被反馈到具有“e”的输入的一部分。 在训练所有词之后,可以训练隐藏层(投影矩阵)的参数。


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