Project: MLAlgorithms Author: rushter File: rnn.py (license) View Source Project

def forward_pass(self, X):
        self.last_input = X
        n_samples, n_timesteps, input_shape = X.shape
        states = np.zeros((n_samples, n_timesteps + 1, self.hidden_dim))
        states[:, -1, :] = self.hprev.copy()
        p = self._params

        for i in range(n_timesteps):
            states[:, i, :] = np.tanh(np.dot(X[:, i, :], p['W']) + np.dot(states[:, i - 1, :], p['U']) + p['b'])

        self.states = states
        self.hprev = states[:, n_timesteps - 1, :].copy()
        if self.return_sequences:
            return states[:, 0:-1, :]
        else:
            return states[:, -2, :]
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