就当作我们有两个在每个时间步数上的输入（1或者0加到每个数字的开头），这两个输入将会传播到隐含层，隐含层会记住是否有携带位。框框中彩色的1表示“携带位”。原因很简单，无论是卷积神经网络，还是人工神经网络，他们的前提假设都是：元素之间是相互独立的，输入与输出也是独立的。4.和卷积神经网络一样，这里的网络中每个 cell 都共享了一组参数（U，V，W）,这样就能极大的降低计算量了。就是你考研之后做的考试卷子，是用你的记忆得到的。在很多情况下都是不存在的，因为很多任务，比如文本情感分析，都是只关注最后
机器学习
2024-07-20
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