不能再白
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RNN循环神经网络

RNN

时间序列在深度学习的解决方案就是RNN了，RNN又叫循环神经网络。

RNN循环神经网络_第1张图片
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它可以表示为该图。

又一个神经网络递归形成，但是有先后顺序。

对参数进行说明

s隐藏层输出

RNN循环神经网络_第2张图片
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x是该层的输入

o是最终的概率输出，一般是softmax

RNN循环神经网络_第3张图片
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至于UVW都是权重矩阵

根据St的公式，我们发现，t时间的输出和当前输入和t-1时刻输出有关。


对于反向传播，对s求导时会牵涉到st-1，那么就形成了链式法则

RNN循环神经网络_第4张图片
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但是RNN具有遗忘性，表现为序列过长时，越久的信息越会保留少。

因为这个原因，认为的修改公式，使其达到长时间的记忆。比如LSTM算法

LSTM

也叫长短期记忆序列

其增加了一个叫门的概念。所谓门，无非是谁进谁不进，对信息进出有管控作用。

LSTM有三道门，分别是遗忘门(通过x和ht-1选出哪些信息需要遗忘)，更新门(通过x和ht-1选出哪些信息需要更新增加)，输出门(根据St.ht-1.x选出哪些信息作为输出给下一时刻)输出值为h

我们使用理解lstm文章中的三个图很容易说清楚

RNN循环神经网络_第5张图片
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遗忘门，f是遗忘矩阵

RNN循环神经网络_第6张图片
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更新门，i是更新矩阵，Ct是t时刻信息

RNN循环神经网络_第7张图片
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用f决定t-1时刻的信息哪些需要遗忘，i来决定t时刻信息哪些更新到原来信息中

RNN循环神经网络_第8张图片
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ot决定哪些信息需要输出，ht是最终输出

变体，lstm的变体GRU减少了参数个数，也就是减少了门，他把更新和删除合成了一个门

RNN循环神经网络_第9张图片
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也把S和h混合，z如果为遗忘，那么1-z就是更新。简化的处理了更新和遗忘

LSTM的输入:

其输入是一个3D张量

(sample，timestep，inputdim)

第一维是指有多少个数据的训练集，第二个参数是时间步数，第三个是训时间步数下的练维度。

假如我们有20个句子，一个句子10个单词，一个单词由20维数据表示那么输入为(20，10，20)

如果我们得到的是10个时间序列，一秒代表一个值，一个序列有50个值，我们的输入为(10，50，1)

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