Machine learning RNN中的预测步长
假设我已经训练了一个递归神经网络来进行词性标注，时间步长=2，那么对新输入进行预测的正确方法是什么 我有3个权重矩阵：Machine learning RNN中的预测步长,machine-learning,neural-network,artificial-intelligence,Machine Learning,Neural Network,Artificial Intelligence,假设我已经训练了一个递归神经网络来进行词性标注，时间步长=2，那么对新输入进行预测的正确方法是什么 我有3个权重矩阵：输入->隐藏（Wxh），隐藏->隐藏（为什么），隐藏->输出（为什么） 如果我必须执行预测作为前馈步骤，那么隐藏->隐藏连接的初始输入（h）是什么 另外，由于我的时间步长是2，如果我使用随机初始化的h，那么第一个时间步长（第一个单词）上的预测是否正确 在哪里可以阅读更多关于RNN中预测步骤的信息
输入->隐藏（Wxh）隐藏->隐藏（为什么）隐藏->输出（为什么）