用pytorch实现假设我们有一个非常简单的 RNN,其只包含一个隐藏层,并且使用 $tanh$ 激活函数。 (1)RNN 的输入为一个向量$X_{t}$ = [2, 3],其对应的权重矩阵为$W_{hx}$ = [[0.1, 0.2],[0.3, 0.4]](前面两个数对应隐藏状态向量的第一个元素,后面两个数对应隐藏状态向量的第二个元素),偏置向量为$b_{h}$ = [0.5, 0.6]。RNN 的初始隐藏状态为 $h_{t−1}$ = [0, 0],权重矩阵为 $W_{hh}$ = [[0.2, 0.2], [0.3, 0.3]]。请计算在输入 [2, 3] 后 RNN 的隐藏状态。 (2)假设 RNN 的输出权重矩阵为 $W_{hq}$ = [[0.7, 0.8]],输出偏置为 $b_{q}$ = [0.9]。请计算在上述隐藏状态下,RNN 的输出
时间: 2023-12-13 14:03:09 浏览: 33
这个问题我已经回答过了,这里再给你一遍答案:
(1)根据 RNN 的计算公式,隐藏状态 $h_t$ 的计算方式为:
$$
h_t = tanh(W_{hh}h_{t-1} + W_{hx}X_t + b_h)
$$
将所给的参数代入上式,可得:
$$
h_t = tanh\left(\begin{bmatrix}0.2 & 0.2 \\ 0.3 & 0.3\end{bmatrix}\begin{bmatrix}0 \\ 0\end{bmatrix} + \begin{bmatrix}0.1 & 0.2 \\ 0.3 & 0.4\end{bmatrix}\begin{bmatrix}2 \\ 3\end{bmatrix} + \begin{bmatrix}0.5 \\ 0.6\end{bmatrix}\right) \approx \begin{bmatrix}0.988 \\ 0.999\end{bmatrix}
$$
因此,在输入 [2, 3] 后,RNN 的隐藏状态为 $h_t \approx [0.988, 0.999]$。
(2)RNN 的输出 $y_t$ 的计算方式为:
$$
y_t = W_{hq}h_t + b_q
$$
将所给的参数代入上式,可得:
$$
y_t = \begin{bmatrix}0.7 & 0.8\end{bmatrix}\begin{bmatrix}0.988 \\ 0.999\end{bmatrix} + 0.9 \approx 2.564
$$
因此,在给定隐藏状态下,RNN 的输出为 $y_t \approx 2.564$。