折叠门预算表_折叠门预算表图片

hawa折叠插入门参数

折叠插入门是一种神经网络中的门控机制，在某些循环神经网络（RNN）的变体中常被使用。以下是Hawa折叠插入门的参数：
1. 输入：输入层的向量表示，通常用X表示，大小为(n_x, m)，其中n_x表示输入的维度，m表示训练集中的样本数。
2. 隐层状态：先前时间步骤中的隐藏状态，通常用a表示，大小为(n_a, m)，其中n_a表示隐藏层的维度。
3. 输出：输出层的向量表示，通常用y表示，大小为(n_y, m)，其中n_y表示输出的维度。
4. 遗忘门参数：遗忘门用于控制在前一个时间步骤的记忆中忽略哪些信息。遗忘门的参数包括权重矩阵W_f、输入层的偏差b_f，以及激活函数σ_f。
5. 输入门参数：输入门用于控制哪些信息应该添加到记忆中。输入门的参数包括权重矩阵W_i、输入层的偏差b_i，以及激活函数σ_i。
6. 候选记忆单元参数：候选记忆单元用于存储可能会被添加到记忆中的信息。候选记忆单元的参数包括权重矩阵W_c、输入层的偏差b_c，以及激活函数tanh。
7. 输出门参数：输出门用于控制如何使用记忆并生成输出。输出门的参数包括权重矩阵W_o、输入层的偏差b_o，以及激活函数σ_o。
以上是Hawa折叠插入门的一些参数，具体的实现可能会根据网络结构和任务需求而有所变化。