Yann’s diagram adds these shapes between neurons to represent the mapping between one tensor and another(one vector to another). For example, in Figure 3, the input vector x will map through this additional item to the hidden representations h. This item is actually an affine transformation i.e. rotation plus distortion. Then through another transformation, we get from the hidden layer to the final output. Similarly, in the RNN diagram, you can have the same additional items between neurons.
Le diagramme utilisé par Yann ajoute des formes entre les neurones pour représenter l’association entre un tenseur et un autre (un vecteur à un autre). Par exemple, dans la figure 3, le vecteur d’entrée x va correspondre à travers cet élément supplémentaire aux représentations cachées hh. Cet élément est en fait une transformation affine, c’est-à-dire une rotation plus une distorsion. Ensuite, par une autre transformation, nous passons de la couche cachée à la sortie finale. De même, dans le diagramme RNN, il est possible d’avoir les mêmes éléments supplémentaires entre les neurones.