rnn中的ht是怎么得到的

在循环神经网络（RNN）中，ht是通过输入x和前一个隐藏层状态ht-1来计算得到的。

具体来说，RNN是通过不断迭代地进行单元操作来逐步更新隐藏层状态ht的。每个时间步，RNN都将当前的输入x和前一个时间步的隐藏状态ht-1作为输入，通过激活函数（如tanh函数）进行计算，得到当前时间步的隐藏状态ht。

RNN的计算公式可以表示为：
ht = f(Wxh * xt + Whh * ht-1 + bh)
其中，Wxh是输入到隐藏层的权重矩阵，Whh是隐藏层到隐藏层的权重矩阵，bh是隐藏层偏置项。

在这个公式中，Wxh * xt表示输入x和权重矩阵Wxh之间的乘积，Whh * ht-1表示前一个时间步隐藏状态ht-1和权重矩阵Whh之间的乘积。这两个乘积结果加上偏置项bh后再经过激活函数，得到当前时间步的隐藏状态ht。

通过不断迭代以上的计算过程，RNN能够在不同时间步输入不同的x，得到相应的隐藏状态ht。因此，ht代表着当前时间步的输入信息和前一时间步隐藏状态的综合，可以理解为对过去信息的编码。

总之，RNN中的ht是通过输入x和前一个隐藏层状态ht-1经过权重计算和激活函数的迭代运算得到的。

相关问题

什么是RNN中的反向传播

在循环神经网络（RNN）中，反向传播是一种用于训练模型的算法，其目的是通过调整模型的权重和偏置来最小化损失函数。它通过将模型的输出与目标值进行比较，并根据误差信号沿着网络反向传播以更新模型的参数。

具体来说，反向传播算法将损失函数对权重和偏置的导数计算出来，然后使用梯度下降法来更新它们的值。在RNN中，反向传播算法需要考虑时间步长，因为每个时间步长都有一个隐藏状态和一个输出，这些状态需要在计算导数时被考虑。

在实践中，反向传播算法通常与随机梯度下降（SGD）一起使用，以使模型能够逐渐调整其权重和偏置以更好地拟合数据。

RNN中隐藏层大小是什么

在循环神经网络（RNN）中，隐藏层的大小指的是隐藏状态的维度。隐藏状态是网络在处理序列数据时保存的内部状态，它包含了之前处理的所有输入信息。隐藏层的大小通常由网络的设计者指定，可以作为超参数进行调整。较大的隐藏层大小可以提高模型的表达能力，但也可能导致过拟合或训练时间过长。较小的隐藏层大小则可能导致模型欠拟合，无法捕捉到数据中的关键特征。因此，在实际应用中需要根据具体情况选择合适的隐藏层大小。