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1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以當(dāng)做是能夠擬合任意函數(shù)的黑盒子，只要訓(xùn)練數(shù)據(jù)足夠，給定特定的x，就能得到希望的y，結(jié)構(gòu)圖如下：

將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練好之后，在輸入層給定一個(gè)x，通過網(wǎng)絡(luò)之后就能夠在輸出層得到特定的y，那么既然有了這么強(qiáng)大的模型，為什么還需要RNN（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）呢？

 2.為什么需要RNN（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）

他們都只能單獨(dú)的取處理一個(gè)個(gè)的輸入，前一個(gè)輸入和后一個(gè)輸入是完全沒有關(guān)系的。但是，某些任務(wù)需要能夠更好的處理序列的信息，即前面的輸入和后面的輸入是有關(guān)系的。

比如，當(dāng)我們?cè)诶斫庖痪湓捯馑紩r(shí)，孤立的理解這句話的每個(gè)詞是不夠的，我們需要處理這些詞連接起來的整個(gè)序列； 當(dāng)我們處理視頻的時(shí)候，我們也不能只單獨(dú)的去分析每一幀，而要分析這些幀連接起來的整個(gè)序列。

以nlp的一個(gè)最簡單詞性標(biāo)注任務(wù)來說，將我 吃 蘋果 三個(gè)單詞標(biāo)注詞性為 我/nn 吃/v 蘋果/nn。

那么這個(gè)任務(wù)的輸入就是：

我 吃 蘋果 （已經(jīng)分詞好的句子）

這個(gè)任務(wù)的輸出是：

我/nn 吃/v 蘋果/nn(詞性標(biāo)注好的句子)

對(duì)于這個(gè)任務(wù)來說，我們當(dāng)然可以直接用普通的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來做，給網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)格式了就是我-> 我/nn 這樣的多個(gè)單獨(dú)的單詞->詞性標(biāo)注好的單詞。

但是很明顯，一個(gè)句子中，前一個(gè)單詞其實(shí)對(duì)于當(dāng)前單詞的詞性預(yù)測是有很大影響的，比如預(yù)測蘋果的時(shí)候，由于前面的吃是一個(gè)動(dòng)詞，那么很顯然蘋果作為名詞的概率就會(huì)遠(yuǎn)大于動(dòng)詞的概率，因?yàn)閯?dòng)詞后面接名詞很常見，而動(dòng)詞后面接動(dòng)詞很少見。

所以為了解決一些這樣類似的問題，能夠更好的處理序列的信息，RNN就誕生了。

 3.RNN結(jié)構(gòu)

首先看一個(gè)簡單的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如，它由輸入層、一個(gè)隱藏層和一個(gè)輸出層組成：

不知道初學(xué)的同學(xué)能夠理解這個(gè)圖嗎，反正我剛開始學(xué)習(xí)的時(shí)候是懵逼的，每個(gè)結(jié)點(diǎn)到底代表的是一個(gè)值的輸入，還是說一層的向量結(jié)點(diǎn)集合，如何隱藏層又可以連接到自己，等等這些疑惑~這個(gè)圖是一個(gè)比較抽象的圖。

我們現(xiàn)在這樣來理解，如果把上面有W的那個(gè)帶箭頭的圈去掉，它就變成了最普通的全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

x是一個(gè)向量，它表示輸入層的值（這里面沒有畫出來表示神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)的圓圈）；s是一個(gè)向量，它表示隱藏層的值（這里隱藏層面畫了一個(gè)節(jié)點(diǎn)，你也可以想象這一層其實(shí)是多個(gè)節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)數(shù)與向量s的維度相同）；

U是輸入層到隱藏層的權(quán)重矩陣，o也是一個(gè)向量，它表示輸出層的值；V是隱藏層到輸出層的權(quán)重矩陣。

那么，現(xiàn)在我們來看看W是什么。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱藏層的值s不僅僅取決于當(dāng)前這次的輸入x，還取決于上一次隱藏層的值s。權(quán)重矩陣 W就是隱藏層上一次的值作為這一次的輸入的權(quán)重。

我們給出這個(gè)抽象圖對(duì)應(yīng)的具體圖：

我們從上圖就能夠很清楚的看到，上一時(shí)刻的隱藏層是如何影響當(dāng)前時(shí)刻的隱藏層的。

如果我們把上面的圖展開，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也可以畫成下面這個(gè)樣子：

現(xiàn)在看上去就比較清楚了，這個(gè)網(wǎng)絡(luò)在t時(shí)刻接收到輸入  之后，隱藏層的值是  ，輸出值是  。關(guān)鍵一點(diǎn)是，  的值不僅僅取決于  ，還取決于  。我們可以用下面的公式來表示循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算方法：

用公式表示如下：

 4.總結(jié)

好了，到這里大概講解了RNN最基本的幾個(gè)知識(shí)點(diǎn)，能夠幫助大家直觀的感受RNN和了解為什么需要RNN，后續(xù)總結(jié)它的反向求導(dǎo)知識(shí)點(diǎn)。

***給出RNN的總括圖：