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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

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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。