[神经网络学习笔记]递归神经网络，即循环神经网络(Recurrent Neural Network，RNN)综述

本人刚入门神经网络，学习了各个大佬们的博客，按照自己的学习思路整理出来的笔记，边学习边完善，供入门的同学学习，其中可能有错误的地方，望指出

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一、引言

• 现实问题中存在着很多序列型的数据，例如文本、语音以及视频等。这些序列型的数据往往都是具有时序上的关联性的，既某一时刻网络的输出除了与当前时刻的输入相关之外，还与之前某一时刻或某几个时刻的输出相关。
• 而前馈神经网络并不能处理好这种关联性，因为它没有记忆能力，所以前面时刻的输出不能传递到后面的时刻。

二、RNN本质

• 本质：用于处理和预测序列数据的神经网络模型
• 特点：神经元在某时刻的输出可以作为输入再次输入到神经元
• RNN通常难以训练，循环多次之后，大多数情况下哎梯度往往倾向于消失，也有较少情况会发生梯度爆炸问题，针对此问题，提出长短期记忆LSTM网络。能够保持信息的长期存储。

三、RNN模型

循环神经网络的记忆单元会保存时刻时循环层(图中隐藏层)的状态，并在t+1时刻，将记忆单元的内容和t+1时刻的输入一起给到循环层。引导信息从输出单元返回隐藏单元.

四、RNN的应用

对NLP是非常成功的。如词向量表达、语句合法性检查、词性标注等

• 情感分析
• 提取关键词
• 语音识别
• 机器翻译

五、RNN训练的算法

（一）随时间反向传播（backpropagation through time，BPTT）

（二）实时循环学习（real-time recurrent learning，RTRL）

• 两种算法都是基于梯度下降，不同的是BPTT算法是通过反向传播的方式来更新梯度，而RTRL算法则是使用前向传播的方式来更新梯度。目前，在RNN的训练中，BPTT是最常用的参数更新的算法。

三、RNN的梯度消失和梯度爆炸

• 详细讲解梯度消失和梯度爆炸

（一）产生原因

其实就是矩阵的高次幂导致的。在多层神经网络中，影响因素主要是权值和激活函数的偏导数。

（二）梯度消失

前馈神经网络图1

求梯度公式图2 该前馈网络图，若要对于w1求梯度。根据图2求导法则。如果我们使用标准化初始w，那么各个层次的相乘都是0-1之间的小数，而激活函数f的导数也是0-1之间的数，其连乘后，结果会变的很小，导致梯度消失。 ### （三）梯度爆炸 若我们初始化的w是很大的数，w大到乘以激活函数的导数都大于1，那么连乘后，可能会导致求导的结果很大，形成梯度爆炸。

四、RNN和CNN的同异

（一）不同点

• 普通卷积神经网络（CNN）处理的是 “静态” 数据，样本数据之间独立，没有关系。
• 循环神经网络（RNN）处理的数据是 “序列化” 数据。 训练的样本前后是有关联的，即一个序列的当前的输出与前面的输出也有关。比如语音识别，一段语音是有时间序列的，说的话前后是有关系的。
• 在空间或局部上有关联图像数据适合卷积神经网络来处理，在时间序列上有关联的数据适合用循环时间网络处理。

（二）相同点

• 从硬件相关的算子角度来看，CNN和RNN没有特殊的算子。

五、学习汇报PPT

• 汇报CNN+RNN+LSTM神经网络模型介绍PPT