rnn模型中需要学习的参数
时间: 2024-05-26 22:16:43 浏览: 133
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在RNN模型中,需要学习的参数包括:
1. 输入层到隐藏层的权重矩阵(Wxh);
2. 上一个时间步隐藏状态到当前时间步隐藏状态的权重矩阵(Whh);
3. 隐藏层到输出层的权重矩阵(Why);
4. 隐藏层的偏置向量(bh);
5. 输出层的偏置向量(by)。
这些参数需要通过训练来进行学习,以最小化模型的损失函数。在反向传播过程中,通过计算梯度来更新这些参数,使得模型能够更好地拟合训练数据。
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