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在下面代码的基础上完善以下内容:实现基本循环神经网络模型循环单元为nnRNN或GRU输出层的全连接使用RNN所有时间步的输出隐状态初始值为0测试前向传播注意:如果采用顺序划分需梯度截断训练:损失函数为平均交叉熵预测:给定一个前缀进行单步预测和K步预测。改变时间步数测试对应的性能并思考其原因。import numpy as npimport matplotlibpyplot as pltimport

  • 日期: 2025-07-29
  • 标签: 财经

完善后的代码如下:

在下面代码的基础上完善以下内容:实现基本循环神经网络模型循环单元为nnRNN或GRU输出层的全连接使用RNN所有时间步的输出隐状态初始值为0测试前向传播注意:如果采用顺序划分需梯度截断训练:损失函数为平均交叉熵预测:给定一个前缀进行单步预测和K步预测。改变时间步数测试对应的性能并思考其原因。import numpy as npimport matplotlibpyplot as pltimport

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