用RNN训练语言模型时如何计算损失？
重要性：★
以“you say goodbye and i say hello.”为例，将其作为具体的数据传入网络，此时 RNNLM 进行的处理如图所示：
RNNLM 可以“记忆”目前为止输入的单词，并以此为基础预测接下来会出现的单词。RNN 层通过从过去到现在继承并传递数据，使得编码和存储过去的信息成为可能。
在 Softmax 中通过损失误差 Cross Entropy Error 层来评估预测结果和实际标签之间的损失，RNNLM的损失是对所有时刻的误差的平均，如图所示：
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