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一文了解RNN，附加LSTM的使用方法
到这里，本文已经介绍了RNN循环神经网络的基本概念，seq2seq模型的基本概念及seq2seq中的注意力机制，希望能帮到大家。引用。
最大的区别在于，我们不是在读取一个名字的所有字母后预测一个类别，而是输入一个类别并每次输出一个字母。为了进行示例，我们给网络一个字母并询问下一个字母是什么，将其作为下一个字母输入，并重复直到EOS令牌。当训练时，我们在每个时间步向网络提供它，这是一个设计选择，它可以作为初始隐藏状态的一部分或其他策略。与其给它一个起始字母，另一种策略是在训练中包含一个“字符串起始”标记，并让网络选择自己的起始字母。
为了运行这个网络的一个步骤，我们需要传递一个输入(在我们的例子中，是当前字母的张量)和一个先前的隐藏状态(我们一开始将其初始化为零)。我们将返回输出(每种语言的概率)和下一个隐藏状态(我们将其保留到下一步)。字符级RNN将单词作为一系列字符来读取 ，每一步输出一个预测和“隐藏状态”，将之前的隐藏状态输入到下一步。为了了解网络在不同类别上的表现如何，我们将创建一个混淆矩阵，表示网络猜测(列)的每种语
机器学习&&深度学习——RNN的从零开始实现与简洁实现
机器学习&&深度学习——循环神经网络RNN
RWKV(读作RwaKuv)借鉴了RNN的移动平均模型（MA），将transformer的OT2d复杂度降低到OTd，同时保持较好的结果表现。RWKV也是一个开源模型，甚至其都有开源。以下为发现的与RWKV相关的开源项目，其中包括模型结构，任务扩展，微调训练，模型加速，服务化等几个部分。
