Vanilla RNN에서 hidden vector로 예측값을 만드는 과정

hidden vector의 차원은 hyperparameter이다. 여기서는 2차원이라고 가정해보자. 3차원의 입력벡터 $X_{t}$가 들어가고 2차원의 hidden state vector인 $h_{t-1}$이 RNN의 입력으로 들어간다고 해보자. 처음에는 $X_{t}$와 $h_{t-1}$이 concatenation되어 hidden layer에 fully connected 된다. 당연하지만 $h_{t-1}$이 2차원이기때문에 $h_{t}$를 뽑아내는 layer의 차원도 2차원이다. hidden layer의 선형변환 W와 입력벡터의 곱 WX에 nonlinear activation인 tanh(WX)로 $h_{t}$가 뽑힌다. Vanilla RNN이 실제로 tanh()를 activate function으로 썼다..