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1. SimpleRNN

学习视频：https://www.youtube.com/watch?v=Cc4ENs6BHQw&t=0s

• 对于时序数据，输入输出都不固定，需要many-one、many-many模型，RNN很适合时序数据
  整个RNN 只有一个参数A
  

1.1 $h_t$计算

1.2 激活函数

为什么需要双曲正切函数作为激活函数？
假设输入为0，当矩阵A最大特征值=0.9，则$h_{100}$每个元素近似为0；当矩阵A最大特征值=1.2，则$h_{100}$每个元素都很大，状态向量会爆炸

• 训练参数
  

2. SimpleRNN+Self-Attention

学习链接：https://www.youtube.com/watch?v=Vr4UNt7X6Gw&t=0s

2.1 状态更新

对于SimpleRNN，新的状态$h_{i+1}$与$h_i$以及$x_{i+1}$有关
引入Self-Attention后，新的状态$h_{i+1}$与$c_i$以及$x_{i+1}$有关。

每一轮更新状态之前，都会用context vector c看一遍之前所有状态，解决遗忘问题
$c$是已有状态h的加权平均，初始$h_0$为全0向量，可以忽略

2.2 权重$\alpha$

用当前状态$h_i$与已有状态作对比，包括与$h_i$自己做对比，得到$i个\alpha$