利用RNN及实现字母预测

RNN概述

由于有些数据是与时间序列相关，是可以根据上文预测出下文的。

循环核具有记忆力，通过不同时刻的参数共享，实现了对时间序列的信息提取，

循环核的表示如上图所示， 我们可以设定记忆体的个数改变记忆容量，当记忆体的个数被指定输入Xt，输出Yt维度被指定，周围这些待训练参数的维度也就被限定了。记忆体内存储着每个时刻的状态信息ht，记忆体当前时刻存储的状态信息ht等于当前时刻的输入特征xt乘以矩阵Wxh,加上记忆体上一时刻存储的状态信息ht-1乘以矩阵Whh再加上偏置项bh，它们的和在经过tanh函数。当前时刻核的输出特征yt.记忆体内存储的状态信息ht乘以矩阵Why，再加上偏置by过softmax。其实这就是一层全连接。

• 在前向传播时，记忆体内存储的转态信息ht，在每个时刻都被刷新，三个参数矩阵wxh，whh，why自始至终都是固定不变的。
• 反向传播时：三个时拿出矩阵wxh，whh，why被梯度下降法更新

        按照时间步展开就是把循环核按照时间轴方向展开，可以表示为如下所