Чтобы рассчитать значение скрытого состояния для последнего слова, необходимо следовать нескольким шагам. Я объясню процесс на примере, чтобы вы могли понять, как это сделать.

Скрытое состояние в контексте анализа данных часто используется в рекуррентных нейронных сетях (RNN). Каждое скрытое состояние зависит от предыдущего состояния и текущего входа. Для расчета скрытого состояния нам понадобятся:

• Предыдущее скрытое состояние (h_t-1)
• Текущее входное слово (x_t)
• Параметры модели (веса и смещения)

Общая формула для обновления скрытого состояния выглядит следующим образом:

h_t = f(W * h_t-1 + U * x_t + b)

где:

• f - это активационная функция (например, tanh или ReLU)
• W - матрица весов для скрытого состояния
• U - матрица весов для входного состояния
• b - вектор смещения

Теперь, чтобы рассчитать значение скрытого состояния для последнего слова, выполните следующие действия:

1. Определите последнее слово и его вектор представления (например, one-hot или эмбеддинг).
2. Получите предыдущее скрытое состояние (h_t-1).
3. Подставьте значения в формулу, используя веса и смещения вашей модели.
4. Примените активационную функцию к результату.

После того как вы получите значение скрытого состояния, округлите его до двух знаков после запятой. Например, если результатом является вектор [0.12345, 0.6789, 0.54321], то после округления он будет выглядеть так: [0.12, 0.68, 0.54].

Введите ответ в формате: [0.00, 0.00, 0.00].

Если у вас есть конкретные значения для весов, смещений и входных данных, я могу помочь вам с расчетами. Просто предоставьте их, и мы сможем провести все шаги вместе!