探索大语言模型(LLM):循环神经网络的深度解析与实战(RNN、LSTM 与 GRU)循环神经网络之所以得名,是因为它在处理序列数据时,隐藏层的节点之间存在循环连接。这意味着网络能够记住之前时间步的信息,并利用这些信息来处理当前的输入。 想象一下,我们正在处理一段文本,每个单词就是一个时间步的输入。RNN 在读取每个单词时,不仅会考虑当前单词的含义,还会结合之前已经读过的单词信息,从而更好地理解整个句子的语境。 用数学公式来表示,假设我们有一个输入序列 x 1 , x 2 , . . . , x T x_1,x_2,...,x_T x1,x2,...,xT,在时间步t,RNN 的隐藏状态