面向未来的历史

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RNNs是很受欢迎的模型，在处理 NLP 任务方面很有前景。结构典型的RNN 全连接网络结构如下图所示： 右边是对左边的结构的简单描述。 进一步可以描述为：在上图中， xtx_t 是在 t 时间序列时刻的输入，例如：x1x_1可以是 one-hot 向量对应的句子的第二个词。sts_t 是 隐藏层在时间步t的状态。是网络的记忆模块memory。oto_t 是在时间步t 的输出。例如，想要

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