rnn流程图

2019-03-07 16:45:13 126 举报
rnn流程图
RNN(循环神经网络)是一种常用的深度学习模型,用于处理序列数据。它的流程图包括以下几个步骤: 1. 输入层:将输入序列的数据传递给网络。 2. 隐藏层:通过循环连接,将上一个时间步的隐藏状态和当前时间步的输入数据进行加权求和,然后经过激活函数得到当前时间步的隐藏状态。 3. 输出层:根据任务需求,对最后一个时间步的隐藏状态进行处理,得到最终的输出结果。 4. 损失函数:计算模型预测结果与真实标签之间的误差,用于优化模型参数。 5. 反向传播算法:根据损失函数计算梯度,并更新模型参数。
rnn
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