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title: "隱藏狀態（Hidden State）"
slug: hidden-state
language: zh-TW
source: https://aiterms.tw/terms/hidden-state
updated_at: 2026-07-04
tags: [機器學習, 深度學習, 神經網路, 自然語言處理, source:ipas]
ipas_term: true
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# 隱藏狀態（Hidden State）

隱藏狀態是神經網路中用於儲存與傳遞歷史資訊的內部記憶向量，負責在處理序列資料時保留上下文特徵，協助模型理解時序依賴關係。

## 完整說明

隱藏狀態是一種在神經網路模型中用來表示和傳遞序列上下文資訊的動態向量，用於在不同時間步之間保留過去的資料特徵，能夠使模型具備處理時間序列與上下文依賴的能力。常見應用包括自然語言處理中的機器翻譯與語言建模，以及語音辨識與時間序列預測。

## iPAS 考試出題分析

屬於未分類考範圍。

## 常見問題

### 隱藏狀態的維度大小應該如何設定？

隱藏狀態的維度大小沒有固定的標準答案，必須根據具體的任務複雜度，資料量以及硬體資源來進行調整。較大的維度可以讓模型學習到更複雜的特徵與更長遠的上下文關係，但也帶來更高的運算成本與潛在的過度擬合風險。實務上，通常會從一個適中的數值開始，例如 128 或 256，並透過超參數調校與驗證集效能評估來尋找最佳的設定值。對於較簡單的任務，較小的維度可能就足夠，而複雜的語言生成任務則可能需要大得多的維度。

### 為什麼在序列開始時，隱藏狀態通常被初始化為零向量？

在處理一個全新的資料序列時，模型沒有任何先前的上下文資訊可供參考。將隱藏狀態初始化為零向量，代表模型在一開始處於一種無預設偏見的空白狀態，確保其完全依賴輸入序列本身來建立後續的上下文記憶。如果使用隨機值初始化，可能會引入不必要的雜訊，影響模型對初始輸入的判斷。然而，在某些特定的應用情境中，例如將前一個階段的輸出作為當前階段的起始狀態時，隱藏狀態就會被初始化為前階段計算出的特定向量。

### 隱藏狀態與嵌入向量 (Embedding) 有什麼不同？

嵌入向量是一種將離散變數映射到連續向量空間的技術，其主要目的是捕捉這些離散元素本身的靜態語意特徵。無論這個單詞出現在句子的哪個位置，其初始的嵌入向量通常是相同的。而隱藏狀態是模型在處理序列過程中動態生成的內部向量，它不僅包含了當前輸入的特徵，還融合了先前的上下文資訊。因此，同一個單詞在不同句子或同一句子的不同位置，因為上下文不同，其對應的隱藏狀態也會截然不同。嵌入向量通常作為模型的輸入，而隱藏狀態則是在模型內部流動的上下文表示。

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來源：https://aiterms.tw/terms/hidden-state
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最後更新：2026/07/04
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