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1.神经收集基本

神经收集可以当做是可以或许拟合随便率性函数的黑盒子，只要练习数据足够，给定特定的x，就能获得欲望的y，构造图如下：

精力经收集模型练习好之后，在输入层给定一个x，经由过程收集之后就可以或许在输出层获得特定的y，那么既然有了这么强大年夜的模型，为什么还须要RNN（轮回神经收集）呢？

起首看一个简单的轮回神经收集如，它由输入层、一个隐蔽层和一个输出层构成：

他们都只能零丁的取处理一个个的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。然则，某些义务须要可以或许更好的处理序列的信息，即前面的输入和后面的输入是有关系的。

比如，当我们在懂得一句话意思时，孤立的懂得这句话的每个词是不敷的，我们须要处理这些词连接起来的┞符个序列； 当我们处理视频的时刻，我们也不克不及只零丁的去分析每一帧，而要分析这些帧连接起来的┞符个序列。

以nlp的一个最简单词性标注义务来说，将我 吃 苹不雅 三个单词标注词性为 我/nn 吃/v 苹不雅/nn。

那么这个义务的输入就是：

我 吃 苹不雅 （已经分词好的句子）

我/nn 吃/v 苹不雅/nn(词性标注好的句子)

对于这个义务来说，我们当然可以直接用通俗的神经收集来做，给收集的练习数据格局了就是我-> 我/nn 如许的多个零丁的单词->词性标注好的单词。

 2.为什么须要RNN（轮回神经收集）

然则很明显，一个句子中，前一个单词其实对于当前单词典词性猜测是有很大年夜影响的，比如猜测苹不雅的时刻，因为前面的吃是一个动词，那么很显然苹不雅作为名词典概率就会弘远年夜于动词典概率，因为动词后面接名词很常见，而动词后面接动词很少见。

所认为懂得决一些如许类似的问题，可以或许更好的处理序列的信息，RNN就出生了。

 3.RNN构造

不知道初学的同窗可以或许懂得这个图吗，反正我刚开端进修的时刻是懵逼的，每个结获得底代表的是一个值的输入，照样说一层的向量结点集合，若何隐蔽层又可以连接到本身，等等这些困惑~这个图是一个比较抽象的图。

我们如今如许来懂得，如不雅把膳绫擎有W的那个带箭头的圈去掉落，它就变成了最通俗的全连接神经收集。

这个义务的输出是：

x是一个向量，它表示输入层的值（这琅绫擎没有画出来表示神经元节点的圆圈）；s是一个向量，它表示隐蔽层的值（这里隐蔽层面画了一个节点，你也可以想象这一层其实是多个节点，节点数与向量s的维度雷同）；

U是输入层到隐蔽层的权重矩阵，o也是一个向量，它表示输出层的值；V是隐蔽层到输出层的权重矩阵。

如今看上去就比较清跋扈了，这个统??t时?居收到输入  之后，隐蔽层的值是  ，输出值是  。关键一点是，  的值不仅仅取决于  ，还取决于  。我们可以用下面的公式来表示轮回神经收集的计算办法：

那么，如今我们来看看W是什么。轮回神经收集的隐蔽层的值s不仅仅取决于当前此次的输入x，还取决于上一次隐蔽层的值s。权重矩阵 W就是隐蔽层上一次的值作为这一次的输入的权重。

我们给出这个抽象图对应的具体图：

我们大年夜上图就可以或许很清跋扈的看到，上一时刻的隐蔽层是若何影响当前时刻的隐蔽层的。

如不雅我们把膳绫擎的图展开，轮回神经收集也可以画成下面这个样子：

用公式表示如下：

 4.总结

好了，到这里大年夜概讲解了RNN最根本的几个常识点，可以或许赞助大年夜的确不雅的感触感染RNN和懂得为什么须要RNN，后续总结它的反向求导常识点。

最后给出RNN的总括图：

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【义务编辑：庞桂玉 TEL：（010）68476606】

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本文标题：一文搞懂RNN（循环神经网络）基础篇

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