RNN模型（Recurrent Neural Network）
一、原始RNN模型
x是一个向量，表示输入层的值，s也是一个向量，表示隐藏层的值（这里的隐藏层只画了一个节点，其实这一层是有多个节点的，节点的数量与向量s的维度相同）
U是输入层到隐藏层的权重矩阵，O也是一个向量，表示输出层的值，V是隐藏层到输出层的权重矩阵
循环神经网络的隐藏层的值s不仅仅取决于当前这次的输入x，还取决于上一次隐藏层的值s。权重矩阵W就是隐藏层上一次的值作为这次输入的权重
二、NLP学习之RNN模型
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转载自blog.csdn.net/weixin_43979941/article/details/104868502
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