在传统神经网络中，每一个网络层的参数是不共享的。而在RNNs中，每输入一步，每一层各自都共享参数U,V,W。因此RNNs中的每一步计算函数，只是输入值不同，因此极大地降低了网络中需要学习的参数；此处将RNN进行展开，这样变成了多层的网络。
RNN的关键之处在于隐藏层，隐藏层具有记忆能力，能够记忆序列信息。
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RNN中的自我反馈结构
作者：云创智学|发布时间：2022-04-25 13:45:15.0|来源：云创智学
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