循环神经网络代码RNN-超全注释 #inputs t时刻序列，也就是相当于输入 #targets t+1时刻序列，也就是相当于输出 #hprev t-1时刻的隐藏层神经元激活值 def lossFun(inputs, targets, hprev): xs, hs, ys, ps = {}, {}, {}, {} hs[-1] = np.copy(hprev) print('hs=',hs) loss = 0 #前向传导 inputs 6xn for t in range(len(inputs)):

该资源是由七月算法寒老师在机器学习课程中讲述的内容，主要内容为循环神经网络课程的课件内容丰富。

循环神经网络的python应用代码。可参考。但注释较少，适合一定基础的，下载时请慎重。

基于Python的循环神经网络（RNN）实现

深度学习神经网络之循环神经网络（RNN）Matlab实现循环神经网络RNN