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计算机视觉与深度学习 | RNN原理,公式,代码,应用

RNN(循环神经网络)详解

一、原理

RNN(Recurrent Neural Network)是一种处理序列数据的神经网络,其核心思想是通过循环连接(隐藏状态)捕捉序列中的时序信息。每个时间步的隐藏状态 ( h_t ) 不仅依赖当前输入 ( x_t ),还依赖前一时间步的隐藏状态 ( h_{t-1} ),从而实现对历史信息的记忆。

二、公式

经典的RNN单元计算公式如下:

h t = tanh ⁡ (

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