Update 第六章_循环神经网络(RNN).md

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### 6.2.1 基本的单层网络结构 ### 6.2.1 基本的单层网络结构
在进一步了解RNN之前先给出最基本的单层网络结构输入是x经过变换Wx+b和激活函数f得到输出y 在进一步了解RNN之前先给出最基本的单层网络结构输入是`$x$`,经过变换`Wx+b`和激活函数`f`得到输出`y`
![](./img/ch6/6.1.jpg) ![](./img/ch6/6.1.jpg)
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注:图中的圆圈表示向量,箭头表示对向量做变换。 注:图中的圆圈表示向量,箭头表示对向量做变换。
RNN中每个步骤使用的参数$U,W,b$​相同,$h_2$的计算方式和$h_1$类似,其计算结果如下: RNN中每个步骤使用的参数`$U,W,b$`​相同,`$h_2$`的计算方式和`$h_1$`类似,其计算结果如下:
![](./img/ch6/6.4.jpg) ![](./img/ch6/6.4.jpg)