RNN公式解释：实现记忆功能；RNN的状态向量
目录
RNN公式解释：实现记忆功能
一、词向量
二、RNN的状态向量
三、词向量变为状态向量的过程
四、总结
RNN公式解释：实现记忆功能
在RNN（递归神经网络）中，词向量变为状态向量的过程，实际上是RNN处理时序数据的一个核心环节。以下是对这一过程的详细解释：
一、词向量
词向量是将文本中的词语转换为向量形式的一种表示方法。在自然语言处理（NLP）中，词向量能够捕捉词语之间的语义关系和相似性。通常，这些向量是通过无监督学习算法（如Word2Vec、GloVe等）从大量文本数据中训练得到的。词向量的维度可以是50、100、200或300等，具体取决于训练时使用的算法和参数设置。