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在使用RNN/LSTM进行预测时，隐藏状态是什么？

在使用RNN/LSTM进行预测时，隐藏状态是指模型在处理序列数据时，通过记忆之前的输入信息而得到的一种表示。隐藏状态可以看作是模型对过去输入的总结和抽象，它包含了模型在处理序列数据过程中所学到的信息。

隐藏状态在RNN/LSTM中起到了至关重要的作用，它可以帮助模型捕捉到序列数据中的长期依赖关系。通过隐藏状态，模型可以记忆之前的输入信息，并将其应用于当前的预测任务中。隐藏状态的更新是通过递归地将当前输入与前一时刻的隐藏状态进行运算得到的。

在预测任务中，隐藏状态可以被看作是模型对当前输入数据的理解和记忆。通过隐藏状态，模型可以利用之前的信息来预测未来的输出。隐藏状态的维度通常与模型的参数数量相关，可以通过调整隐藏状态的维度来控制模型的记忆能力和表达能力。

在实际应用中，RNN/LSTM的隐藏状态可以用于各种序列数据的预测任务，如自然语言处理、语音识别、机器翻译等。通过学习序列数据中的隐藏状态，模型可以更好地理解序列数据的结构和规律，并进行准确的预测。

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