rnn伪代码

以下是一个简单的RNN伪代码：

初始化参数：
W_xh - 输入层到隐藏层的权重矩阵
W_hh - 隐藏层到隐藏层的权重矩阵
W_hy - 隐藏层到输出层的权重矩阵
h_t - 初始隐藏状态
y_t - 初始输出
x_t - 输入序列
t_max - 最大时间步数

for t in range(t_max):
    # 前向传播
    a_t = W_xh * x_t + W_hh * h_t
    h_t = tanh(a_t)
    y_t = softmax(W_hy * h_t)

    # 计算损失
    loss_t = cross_entropy(y_t, target_t)

    # 反向传播
    delta_y_t = y_t - target_t
    delta_h_t = transpose(W_hy) * delta_y_t * (1 - h_t ** 2)
    delta_a_t = delta_h_t * (1 - h_t ** 2)

    # 参数更新
    W_hy -= learning_rate * delta_y_t * transpose(h_t)
    W_hh -= learning_rate * delta_a_t * transpose(h_t)
    W_xh -= learning_rate * delta_a_t * transpose(x_t)

以上代码中，我们使用了一个循环来遍历时间步数，逐步传递输入序列并计算损失。在每次前向传播中，我们使用tanh函数作为激活函数，计算隐藏状态和输出。在反向传播中，我们计算输出误差、隐藏层误差和权重误差，并使用梯度下降法更新参数。