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上传时间: 2021-01-06
详细说明：循环神经网络实现语言模型循环神经网络裁剪梯度困惑度实现
循环神经网络
目的是基于当前的输入与过去的输入序列，预测序列的下一个字符。循环神经网络中引入一个隐含层HHH，用HtH_tHt表示HHH在时间步ttt的值。HtH_tHt的计算基于前一步的Ht−1H_{t-1}Ht−1和XtX_tXt，利用HtH_tHt预测ttt时刻的字符。
因此，有：
Ht=ϕ(XtWxh+Ht−1Whh+bh)\bm{H_t = \phi(X_tW_{xh} + H_{t-1}W_{hh} + b_h)}Ht=ϕ(XtWxh+Ht−1Whh+bh)
HtH_tHt能够捕捉截至当前时间步的序列
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