RNN公式解释:实现记忆功能;RNN的状态向量

目录

RNN公式解释:实现记忆功能

一、词向量

二、RNN的状态向量

三、词向量变为状态向量的过程

四、总结


RNN公式解释:实现记忆功能

在RNN(递归神经网络)中,词向量变为状态向量的过程,实际上是RNN处理时序数据的一个核心环节。以下是对这一过程的详细解释:

一、词向量

词向量是将文本中的词语转换为向量形式的一种表示方法。在自然语言处理(NLP)中,词向量能够捕捉词语之间的语义关系和相似性。通常,这些向量是通过无监督学习算法(如Word2Vec、GloVe等)从大量文本数据中训练得到的。词向量的维度可以是50、100、200或300等,具体取决于训练时使用的算法和参数设置。

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