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RNN的基本原理与实现

RNN(循环神经网络)的基本原理在于其隐藏层间的循环连接,能捕捉序列中的数据动态行为和时间依赖性。实现时,通过前向传播计算隐藏状态和输出,使用BPTT(通过时间反向传播)算法训练模型,并可采用LSTM或GRU等变体缓解梯度问题。

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