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来自专栏caoqi95的记录日志
RNN in TensorFlow Tutorial - Part 1 - from R2RT
而当 Xt-3 1时，Y 为1的概率要加上50%，变为100%；当 Xt-8 为1时，Y 为1的概率要减去25%，变为25%；如果 Xt-3 和 Xt-8 同时为1，则 Y 为1的概率为50%+50%- 25%=75% 因此会分别在 Xt-3 和 Xt-8 这两处有依赖关系。当网络只学习到 Xt-8 这个依赖关系：那么它将在25％的时间内100％准确，25％的时间分配一个概率为50%，并另外的50%时间正确率为75％，预期的交叉熵损失约为0.45。
74020发布于 2019-03-27
来自专栏AI研习社
按照这几个步骤操作，不实现 RNN 都难！
在时间t，Xt的值有50%的概率为1，50%的概率为0；输出数据Y：在实践t，Yt的值有50%的概率为1，50%的概率为0，除此之外，如果`Xt-3 == 1`，Yt为1的概率增加50%，如果`Xt
63370发布于 2018-03-29