深度学习与PyTorch入门实战 - 47. RNN原理

• 语言: 中文（简体）
• 格式: .pdf
• 来源: github.com/dragen1860

摘要

文档阐述了循环神经网络（RNN）的基本结构和工作原理，包括隐层状态的更新和输出的计算过程。展示了RNN在情感分析中的应用示例，通过词向量处理输入并进行分类。还提到了RNN的权重矩阵和激活函数的作用，以及监督学习的训练方法。内容涵盖了RNN的核心概念和实际应用场景。

AI总结

这份文档主要介绍了循环神经网络（RNN）的基本原理。RNN是一种适用于处理序列数据的神经网络，在自然语言处理任务（如情感分析）中具有重要应用。文档详细讲解了RNN的结构和工作原理，包括输入、隐藏层和输出层的连接方式，以及通过激活函数（如tanh）进行数据处理的过程。同时，也提到了RNN在训练过程中可能遇到的梯度消失问题，并提供了相关资料的链接。文档最后预告了下一节将深入探讨RNN Layer的具体使用方法。