RNN(循环神经网络)是一种用于处理序列数据的神经网络模型。在RNN中,每个时间步的输出会被传递到下一个时间步作为输入,以便模型可以利用先前的信息来预测后续的输出。
对于给定的RNN函数,最后一行通常是指定模型的输出。具体来说,它可能是一个全连接层,将RNN的最后一个时间步的隐藏状态映射到所需的输出空间。这个输出可以是一个预测值、一个分类结果或者其他任务相关的结果。
由于没有提供具体的RNN函数代码,无法给出准确的解释。但是,根据常见的RNN模型,最后一行通常会涉及到输出层的计算,以便生成模型的最终输出。
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