一文读懂循环神经网络RNN

一、RNN诞生原因

神经网络可以当做是能够拟合任意函数的黑盒子，只要训练数据足够，给定特定的x，就能得到希望的y，结构图如下：

将神经网络模型训练好之后，在输入层给定一个x，通过网络之后就能够在输出层得到特定的y。

他们都只能单独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。但是，某些任务需要能够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，当我们在理解一句话意思时，孤立的理解这句话的每个词是不够的，我们需要处理这些词连接起来的整个序列；

具体例子：词性标注任务：
这个任务的输入就是：我 吃 苹果 （已经分词好的句子）
这个任务的输出是：我/nn 吃/v 苹果/nn(词性标注好的句子)
很明显，一个句子中，前一个单词其实对于当前单词的词性预测是有很大影响的，比如预测苹果的时候，由于前面的吃是一个动词，那么很显然苹果作为名词的概率就会远大于动词的概率，因为动词后面接名词很常见，而动词后面接动词很少见。

所以为了解决一些这样类似的问题，能够更好的处理序列的信息，RNN就诞生了。

二、RNN原理

首先看一个简单的循环神经网络抽象图：它由输入层、一个隐藏层和一个输出层组成：

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

现在我们来看看W是什么？循环神经网络的隐藏层的值s不仅仅取决于当前这次的输入x，还取决于上一次隐藏层的值s。权重矩阵 W就是隐藏层上一次的值作为这一次的输入的权重。

我们给出具体图：

我们从上图就能够很清楚的看到，上一时刻的隐藏层是如何影响当前时刻的隐藏层的。

如果我们把上面的图展开，循环神经网络也可以画成下面这个样子：


用公式表示如下：

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