RNNLM，即循环神经网络语言模型（Recurrent Neural Network Language Model），是一种用于自然语言处理（NLP）的统计语言模型。它基于循环神经网络（RNN）来预测下一个词或词序列的概率。
具体来说，RNNLM的基本思想是利用神经网络来学习语言模式，并通过历史上下文信息来预测下一个词。在RNNLM中，每个时间步的输入都是当前词及其前缀的表示，而输出是下一个词的概率分布。
以下是RNNLM的一些关键特点：
1. 循环神经网络：RNNLM使用RNN作为其基础架构，这使得模型能够从序列数据中捕捉长期依赖关系。
3. 隐藏状态：RNNLM使用隐藏状态来存储序列中的信息，这使得模型能够从历史上下文中学习。
4. 参数共享：在RNNLM中，隐藏状态和输出层的权重是共享的，这有助于减少模型参数的数量。
5. 优化：RNNLM通常使用梯度下降法进行优化，以最小化预测误差。
