什么是RNN 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络 传统神经网络(包括CNN)，输入和输出都是互相独立的。图像上的猫和狗是分隔开的，但有些任务，后续的输出和之前的内容是相关的。例如：我是中国人，我的母语是____。 在之前你已经见过对于前向传播（上图蓝色箭头所指方向）怎样在神经网络中从左到右地计算这些激活项，直到输出所有地预测结果。 其它类型的RNN **One to one：**这个可能没有那么重要，这就是一个小型的标准的神经网络，输入?然后得到输出?。 **One to many：**音乐生成，你的目标是使用一个神经网络输出一些音符。对应于一段音乐，输入?
循环神经网络(recurrent neural network， RNN)，也叫递归神经网络。 这里为了区别另外一种递归神经网络(Recursiva neural network),我们称之为循环神经网络。在前馈神经网络模型中，连接存在层与层之间，每层的节点之间是无连接的。 循环神经网络通过使用带自反馈的神经元，能够处理任意市场的序列。循环神经网络比前馈神经网络更加符合生物神经网络的结构。循环神经网络已经管饭的应用于语音识别，语音模型以及自然语言生成等任务上。 理论上循环神经网络可以近似任意的动态系统。如下图1给出了循环神经网络的示例。 ? ，图2为按时间展开的循环神经网络。 ? 图2 按时间展开的循环神经网络 梯度训练 ?
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大多数模型架构（如前馈神经网络）都没有利用数据的序列特性。例如，我们需要数据呈现出向量中每个样例的特征，如表示句子、段落或文档的所有token。 RNN的工作方式有些许类似，每次只查看文本中的一个词。RNN也是一种包含某特殊层的神经网络，它并不是一次处理所有数据而是通过循环来处理数据。 6.4.1 通过示例了解RNN如何使用假设我们已经构建了一个RNN模型，并且尝试了解它提供的功能。当了解了RNN的作用后，就可以来探讨一下RNN内部发生了什么。 仍然将RNN视为黑盒：在上述代码中，hidden变量表示状态向量，有时也称为隐藏状态。到现在为止，我们应该知道了如何使用RNN。现在来看一下实现RNN的代码，并了解RNN内部发生的情况。 initHidden函数有助于创建隐藏向量，而无需在第一次时声明调用RNN。让我们通过图6.5了解RNN类的作用。图片图6.5图6.5说明了RNN的工作原理。
之前介绍的全连接神经网络和卷积神经网络的模型中，网络结构都是从输入层到各隐藏层再到输出层，层与层之间是全连接（或者部分连接）的，但每层之间的节点是无连接的。 全连接神经网络结构图： ? 循环神经网络的来源就是为了刻画一个序列当前的输出与之前历史信息的关系。 从网络结构上，循环神经网络会记忆之前时刻的信息，并利用之前时刻的信息影响后面节点的输出。 也就是说，循环神经网络的隐藏层之间的节点是有连接的，隐藏层的输入不仅包括输入层的输出，还包含上一时刻隐藏层的输出。 循环神经网络结构简图： ? 按时间展开后为： ? 由于各个权重和激活函数在不同的时刻是相同的，因此循环神经网络可以被看做是同一神经网络结构被无限复制的结果。 正如卷积神经网络在不同的空间位置共享参数，循环神经网络是在不同的时间位置共享参数，从而能够使用有限的参数处理任意长度的序列。
小编邀请您，先思考： 1 RNN和LSTM有什么异同？ 2 RNN的输入和输出分别是什么？ 3 如何用Python实现RNN？ 没错，就是 RNN(循环神经网络) RNN 之所以称为循环神经网路，是因为一个序列当前的输出与前面的输出有关。 如果输入的序列中有4个单词，那么，横向展开网络后将有四个神经网络，一个网络对应一个单词，即RNN是在time_step上进行拓展。 下面解释一下图中的计算公式： · Xt是在时刻t时的输入。 这就产生了RNN的不同架构，下面是几种RNN 组成的常用架构。 ? 梯度消失不仅存在于循环神经网络，也出现在深度前馈神经网络中。区别在于，循环神经网络非常深（本例中，深度与句长相同），因此梯度消失问题更为常见。
到这里,关于RNN最基本的概念和运算方式就讲完了.
前言：本文简要介绍了循环神经网络RNN以及其变体长短时记忆LSTM和双向循环网络。 循环神经网络 RNN-Recurrent Neural Network 序列数据 ? RNN被称为循环神经网络是其对一组序列的输入进行循环，重复同样的操作。 RNN序列处理 ? RNN处理序列的类型根据输入和输出的数量，有四种类型。 RNN神经网络图中，每一条边都代表一个参数，不同于传统的神经网络，RNN在计算中共享U、V、W参数，即输出值Ot-1,Ot,Ot+1所用的U、V、W参数，这也是循环神经网络的特点，减少了需要学习的参数的数量 最后还有一个输出门，来控制如何使用当前时刻的长期状态来更新当前时刻的隐藏状态ht，此时ht中保存了一些长期的信息并和标准的RNN兼容；输出Ot时，还是使用当前时刻的ht来计算。 神经网络中的门 ? 双向循环神经网络和注意力机制 Bidirectional RNN and Attention Mechanism 双向RNN(Bidirectional RNNs) ?
当我们需要处理需要在多个时间步上的序列数据时，我们使用循环神经网络（RNN） 传统的神经网络和CNN需要一个固定的输入向量，在固定的层集上应用激活函数产生固定大小的输出。 在RNN中，我们共享权重并将输出反馈给循环输入，这种循环公式有助于处理序列数据。 RNN利用连续的数据来推断谁在说话，说什么，下一个单词可能是什么等等。 RNN是一种神经网络，具有循环来保存信息。 RNN被称为循环，因为它们对序列中的每个元素执行相同的任务，并且输出元素依赖于以前的元素或状态。这就是RNN如何持久化信息以使用上下文来推断。 ? RNN是一种具有循环的神经网络 RNN在哪里使用？ 将RNN展开为四层神经网络，每一步共享权值矩阵W。 隐藏状态连接来自前一个状态的信息，因此充当RNN的记忆。任何时间步的输出都取决于当前输入以及以前的状态。 RNN，其中损失函数L是各层所有损失的总和 为了减少损失，我们使用反向传播，但与传统的神经网络不同，RNN在多个层次上共享权重，换句话说，它在所有时间步骤上共享权重。
为了处理这种数据，RNN应运而生，像是存在一定的记忆性。在RNN中，上一时刻隐藏层的的状态参与到了这一时刻的计算，如下图所示。 ? ? RNN可以应用于：语音识别、文本分类、情感分类、机器翻译以及我们所熟悉的DNA/RNA序列的分析等等。 RNN存在以下几种不同的结构： ? 对于简单的RNN模型容易存在以下两种问题：梯度消失和梯度爆炸。这是因为在反向传播算法计算的过程中，假如梯度小于1，那么在较多的层数的连乘中，梯度可能会逐渐趋近于0，造成梯度消失。 （随缘更新RNN~）
RNN结构 ? 上图为Tx=Ty，T为序列长度， ? 首先先通过RNN的前向传播，如果输入的数据序列经过10个时间步，那么将复制RNN单元10次，每个单元将前一个单元中的隐藏状态 ? 和当前时间步的输入数据 ? 作为输入。 它为此时间步输出隐藏状态 ? RNN反向传播 循环神经网络可以看作是单元的重复，首先要实现单个时间步的计算 ? 就像在完全连接的神经网络中一样，成本函数J的导数通过链式法则计算，通过RNN向后传播。 链式法则通过计算 ?
本系列文章面向深度学习研发者，系统讲解了深度学习的基本知识及实践，以Image Caption Generation为切入点，逐步介绍自动梯度求解、卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）等知识点 2.2 什么是RNN？ RNN的特点是利用序列的信息。之前我们介绍的神经网络假设所有的输入是相互独立的。但是对于许多任务来说这不是一个好的假设。如果你想预测一个句子的下一个词，知道之前的词是有帮助的。 比如我们考虑一个包含5个词的句子，我们可以把它展开成5层的神经网络，每个词是一层。RNN的计算公式如下： xt是t时刻的输入。 生产图片描述 【这正是我们这个系列教程的内容，读者这下明白我们为什么要介绍RNN/LSTM了吧】 通过结合卷积神经网络，RNN可以给一个图片生产一段描述。这看起来非常神奇。 【上图就是根据图片生成文字同时还告诉我们每个词对应于图片的哪个部分】 2.4 RNN的训练 训练RNN好普通的神经网络类似，我们也是使用反向传播算法，但是有一些麻烦的地方。
因此，循环神经网络（RNN）粉墨登场。 在这篇文章中，我假设读者了解神经网络的基本原理。 目录 我们需要一个用于处理序列的神经网络 什么是循环神经网络（RNN） 理解循环神经元（Recurrent Neuron）的细节 用Excel实现循环神经元的前向传播 循环神经网络的后向传播（BPTT） 我们需要一个用于处理序列的神经网络 在深入了解循环神经网络的细节之前，让我们考虑一下我们是否真的需要一个专门处理序列信息的网络。 递归神经网络的优点在于其应用的多样性。当我们使用RNN时，它有强大的处理各种输入和输出类型的能力。看下面的例子。 让我们看看RNN的架构是怎样的。 什么是循环神经网络（RNN） 假设我们的任务是预测句子中的下一个词。让我们尝试使用MLP（多层感知机）完成它。
好，我们面对的下一个大问题就是：RNN网络中如何实现后向传播？如何通过反馈循环来升级我们的权重？ 循环神经网络的后向传播（BPTT） 很难凭想象理解一个递归神经网络的权重是如何更新的。 首先使用预测输出和实际输出计算交叉熵误差 网络按照时间步完全展开 对于展开的网络，对于每一个实践步计算权重的梯度 因为对于所有时间步来说，权重都一样，所以对于所有的时间步，可以一起得到梯度（而不是像神经网络一样对不同的隐藏层得到不同的梯度 ） 随后对循环神经元的权重进行升级 展开的网络看起来像一个普通的神经网络。 反向传播也类似于普通的神经网络，只不过我们一次得到所有时间步的梯度。我知道你在担心什么，现在如果有100个时间步，那么网络展开后将变得非常巨大（这是个挑战性的问题，我们后面讲介绍如何克服）。 如果你不想深入了解这背后的数学，所有你需要知道的是，按照时间步展开后的反向传播类似于常规神经网络的反向传播。
做文本生成的RNN，英文名叫RecurrentNeural Networks， 中文名叫循环神经网络。 还有一个也叫RNN，英文名叫Recursive Neural Networks，中文名叫递归神经网络。 百度上的解释是一个叫时间递归神经网络，一个叫结构递归神经网络，这个解释也说的过去，因为循环神经网络一般就是处理的带有时序性质的数据，也就是存在时间的先后关系。 也就是有一个输入，会给出一个输出，由于中间隐藏层加入了一些非线性的函数，所以神经网络是一个非线性模型。刚才说了RNN主要处理的时序数据，就是存在前后关系的数据，比如说文本，语音，视频等等。 这个是深度双向RNN，这里的隐藏层是三层，其实我想这个应该就和深度卷积神经网络一样了吧，你想加多少层都可以。在Keras里面，这个都有实现。
循环神经网络RecurrentNeural Network （RNN），是一个拥有对时间序列显示建模能力的神经网络。 RNN相对于传统前馈神经网络的“循环”之处具体表现为RNN网络会对之前输入的信息进行记忆归纳，并把这份“记忆”应用于当前的计算。 基本玩法 如果按照命名来说，其实还有一种one2one的RNN，然而这并没有任何意义，因为这样并没有任何“循环”，还不如说是一个前馈神经网络呢。 双向RNN示意 当然联合使用多个RNN并不只有简单的双向RNN一种，其实RNN可以更Deep一些，我们可以同时堆叠使用多层的RNN。 总结 在人工智能、深度学习大热的今天，RNN作为一种基本的深度神经网络形式，做到了收放自如、伸缩有度，可玩性十分的高。
卷积神经网络 – CNN 已经很强大的，为什么还需要RNN？ 本文会用通俗易懂的方式来解释 RNN 的独特价值——处理序列数据。同时还会说明 RNN 的一些缺陷和它的变种算法。 下面给大家介绍一下 RNN 的基本运行原理。 RNN 的基本原理 传统神经网络的结构比较简单：输入层 – 隐藏层 – 输出层。如下图所示： ? RNN 跟传统神经网络最大的区别在于每次都会将前一次的输出结果，带到下一次的隐藏层中，一起训练。如下图所示： ? 对循环神经网络的研究始于二十世纪80-90年代，并在二十一世纪初发展为重要的深度学习（deep learning）算法 ，其中双向循环神经网络（Bidirectional RNN, Bi-RNN）和长短期记忆网络 查看详情 维基百科版本 循环神经网络（RNN）是一类神经网络，其中节点之间的连接形成一个有向图沿着序列。这允许它展示时间序列的时间动态行为。
本文是调用了人家现成的RNN，两篇文章虽然都是RNN的代码实现，但是二者有本质区别。 设置隐藏层大小的256在这里RNN层直接使用pytorch提供的RNN。 因为之后的双向rnn会用到。not self.rnn.bidirectional也就是说当这个RNN不是双向的时候，进入if语句。此时设定它只有一个隐藏层，并且设定它的vocab_size。 根据rnn的类型来决定初始化的状态。 isinstance(self.rnn, nn.LSTM)是看我们的self.rnn是不是nn.LSTM，如果他只是一个普通的rnn，那就直接对其进行隐藏状态的初始化就可以了；如果他是LSTM的时候，它的隐形状态需要初始化为张量
一、前述 传统的神经网络每个输入节点之间没有联系， ? RNN （对中间信息保留）： ? ? 2、RNN局限性问题 ? 3、LSTM（长短记忆网络） 为了解决RNN的一些缺点，RNN与LSTM对比 ? C：控制参数 决定什么样的信息会被保留什么样的会被遗忘 ? 具体操作： ? 门是一种让信息选择式通过的方法sigmoid 神经网络层和一乘法操作。 Sigmoid 层输出 0 到 1 之间的数值，描述每个部分有多少量可以通过。 与RNN对比会有一部分信息保留，一部分信息丢弃。LSTM比RNN更实用。
循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍 循环神经网络(Recurrent Neural Networks，RNNs)已经在众多自然语言处理(Natural 上图将循环神经网络进行展开成一个全神经网络。例如，对一个包含5个单词的语句，那么展开的网络便是一个五层的神经网络，每一层代表一个单词。 其反应者RNNs中的每一步都在做相同的事，只是输入不同，因此大大地降低了网络中需要学习的参数；这里并没有说清楚，解释一下，传统神经网络的参数是不共享的，并不是表示对于每个输入有不同的参数，而是将RNN是进行展开 RNN for Machine Translation. A Clockwork RNN[J].
1.神经网络 1.1 什么是神经网络 2神经网络前提 2.1二分分类 2.2logistic回归 2.3logistic回归损失函数 2.4 梯度下降法 2.5 logistic回归中的梯度下降法 2.6 m个样本的梯度下降 2.7 向量化【vectorization】 2.8 向量化logistic回归 激活函数 3 神经网络 3.1 神经网络的表示 3.2 计算神经网络的输出 3.3单层感知器 4 卷积神经网络(CNN) 4.1 边缘检测示例 4.2 Padding 5 循环神经网络【RNN】 5.1 序列模型 5.2 循环神经网络 5.3 通过时间的反向传播 6.注意力模型【Attention 1.神经网络 1.1 什么是神经网络 2神经网络前提 2.1二分分类 二分分类【binary classification】 eg:假如你有一张图片作为输入，比如这只猫，如果识别这张图片为猫，则输出标签 卷积的分类 5 循环神经网络【RNN】 5.1 序列模型 5.2 循环神经网络 5.3 通过时间的反向传播 6.注意力模型【Attention Model】
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