为什么RNN在隐藏和输出之间没有权重？
RNN（循环神经网络）是一种具有循环连接的神经网络结构，用于处理序列数据。在RNN中，隐藏状态（hidden state）在每个时间步都会被更新，并且会传递给下一个时间步，以捕捉序列中的上下文信息。隐藏状态可以看作是网络对过去信息的记忆。
在RNN中，隐藏状态的更新是通过输入和前一个时间步的隐藏状态进行计算的。具体而言，RNN的隐藏状态更新公式如下：
h_t = f(W_hh * h_{t-1} + W_ix_t)
其中，h_t表示当前时间步的隐藏状态，h_{t-1}表示前一个时间步的隐藏状态，x_t表示当前时间步的输入，W_hh和W_i分别表示隐藏状态和输入的权重矩阵，f表示激活函数。
在这个公式中，可以看到隐藏状态的更新没有直接的权重项。这是因为RNN的隐藏状态在每个时间步都会被重复使用，通过循环连接进行传递。隐藏状态的更新是通过当前时间步的输入和前一个时间步的隐藏状态的线性组合来计算的，而不是通过权重项进行直接的加权求和。
RNN之所以没有在隐藏和输出之间引入权重，是因为隐藏状态已经包含了网络对过去信息的记忆，并且通过循环连接进行传递。隐藏状态的维度和网络的参数数量已经决定了网络的记忆能力和表达能力。如果在隐藏和输出之间引入权重，可能会增加网络的复杂度，同时也会增加训练的难度。
总结起来，RNN在隐藏和输出之间没有权重是因为隐藏状态已经包含了网络对过去信息的记忆，并且通过循环连接进行传递。隐藏状态的更新是通过当前时间步的输入和前一个时间步的隐藏状态的线性组合来计算的，而不是通过权重项进行直接的加权求和。
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