RNN(循環神經網路)-2

在第一篇文章中，我給出了一個圖，表示的是RNN的網路結構，那個網路結構是最簡約的或者說是摺疊的形式(fold)，相信大家很多都看過下面的圖：

相信很多人初次看到這個圖，或許還不能完全明白。如果給出未摺疊(unfold)的形式，我相信很多人對RNN的具體的結構會有一個更深入的認識。下面的圖是RNN網路展開的方式，是我自己手動繪製的圖片，在節點連接的鏈路上沒有添加相應的權重，在實際的網路中是有權重的。

在當前時刻，隱含層的輸入不僅有輸入層的輸入，而且要把前一次訓練的隱含層的輸出的結果也一同輸入，及輸入的隱含層的內容是(當前時刻的輸入+前一時刻隱含層的輸出)。

這就是循環神經網路，循環的內容時隱含層前一個時刻輸出的結果。

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