循环神经网络代码RNN-超全注释

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文件名称：循环神经网络代码RNN-超全注释

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更新时间：2021-01-23 13:54:23

循环神经网络

循环神经网络代码RNN-超全注释 #inputs t时刻序列，也就是相当于输入 #targets t+1时刻序列，也就是相当于输出 #hprev t-1时刻的隐藏层神经元激活值 def lossFun(inputs, targets, hprev): xs, hs, ys, ps = {}, {}, {}, {} hs[-1] = np.copy(hprev) print('hs=',hs) loss = 0 #前向传导 inputs 6xn for t in range(len(inputs)):