RNN循环神经网络的优势 rnn循环神经网络的原理

一、初识RNN

1、 循环神经网络是指随着时间的推移，重复发生的结构。在自然语言处理，语音图像等多个领域均有着广泛的使用。RNN网络和其它网络的不同之处在于RNN可以实现某种记忆功能，是进行时间序列分析的最好选择。好像人类能够凭借自己过往的记忆更好的认识这个世界一样。RNN也实现了类似于人脑的这一机制，对所处理过的信息留存有一定的记忆，而不像其他类型的神经网络并不能对处理过的信息留存记忆。
2、 重复发生的结构概括性的描述了，RNN和CNN类似，通过共用一组权值来减少运算量。
3、 通过时间序列，我们将输入的内容按时间先后进行输入，通过计算将$t$时刻之前总结的内容和$t$时刻的内容一起输入进行运算，则表达了记忆的特征

二、RNN原理

1、

整个网络中只有简单的输入、输出以及网络参数状态 ，每个时间点输入的都是类似于该状态。一个典型的RNN网络包含一个输入X、一个输出h和一个神经网络单元A。和普通的神经网络不同的是，RNN网络的神经网络单元A不仅仅与输入和输出存在联系，其与自身也存在一个回路。这种网络结构就揭示了RNN的主要工作原理：即上一个时刻的网络状态信息将会作用于下一个时刻的网络状态。
2、 将1中的图展开可得

数学公式的表达如下

在上图右侧为RNN的展开形式，由于RNN一般处理的是序列信息，我们将以时间序列的例子来学习和解释。等号右边的等价RNN网络中最初的输入状态为$X_{t-1}$，输出为$O_{t-1}$，这代表着在（t-1）的时刻RNN网络的输入为$X_{t-1}$，输出为$O_{t-1}$，网络神经元在（t-1）时刻的状态保存在了$S_{t-1}$中。当下一个时刻（t）时刻到来时，此时网络神经元的状态不仅仅由（t）时刻的输入$X_t$所决定，也由（t-1）时刻的保存的神经元状态$S_{t-1}$所决定。之后的所有情况以此类推。
实例： 假设现有一句话 为“我 是 中国 _”，我们的输入框为$X_{t-1}=‘我’$ $X_{t}=‘是’$ $X_{t+1}=‘中国$’ ，则在相应的输出框中理论上应该为 $O_{t-1}=‘是’$ $O_{t}=‘中国’$ 通过预测，我们可以得出$O_{t+1}$大概率为$O_{t+1}=‘人’$