將以語言模型進行分析。建立語言模型所採用的訓練集是乙個大型的語料庫（corpus）。建立過程中，需要先建立乙個字典，之後將語料庫中每個詞表示為對應的one-hot向量。此外需要額外定義乙個標記eos（end of sentence）表示乙個句子的結尾，也可以將其中的標點符號加入字典後也用one=hot向量表示。對於語料庫中部分（英語）人名、地名等特殊的不包含在字典中的詞彙，可在詞典中加入再用乙個unk（unique token）標記來表示。以讓rnn學習生成新的同風格語言為例。
將標誌化後的訓練集輸入網路中，如下圖所示：
損失函式為：
對乙個以訓練好的模型，需要通過取樣來了解模型學到的東西。
---**andrew ng深度學習課件
第乙個時間步中輸入的a⟨0
⟩和x⟨1
⟩為零向量，依據softmax**出的字典中每乙個詞作為第乙個詞出現的概率，選取乙個詞ŷ ⟨
1⟩作為第二個時間步的輸入。後面與此類似。
深度學習之三 RNN
rnn，也就是recurrent neural network，迴圈神經網路，是非線性動態系統，將序列對映到序列，主要引數有五個 whv,whh,woh,bh,bo,h0 典型的結構圖如下 解釋一下上圖 rnn的計算方式 之前看過了一般神經網路和cnn,再看rnn其實覺得結構並不複雜，計算過程看起來...
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RNN應用 基於RNN的語言模型
rnn迴圈神經網路，具有處理序列資料的能力，也就是前面的資料跟後面的資料出現順序是有關係的。以下內容來自 我 昨天 上學 遲到 了 神經網路的輸出如下圖所示 其中，s和e是兩個特殊的詞，分別表示乙個序列的開始和結束。使用這種向量化方法，我們就得到了乙個高維 稀疏的向量 稀疏是指絕大部分元素的值都是0...