标签： batch-processing recurrent-neural-network
训练RNN时，通常我们会指定批次以提高训练速度。但是输入看起来像输入数据吗？例如，假设我对温度进行了1000次观测，并确定了大小为100的批次。假设我们在一个隐藏层中有4个节点。
输入只是每个温度吗？即通过模型发送温度1，然后传递温度2，传递温度3，依此类推，直到达到100，然后更新权重。
或者批次中的所有温度都被定位为输入并通过模型发送？也就是说，我们将激活功能应用于每个节点中的整个批次。
我希望这是有道理的。请让我知道是否需要澄清或更多信息。