【NLP入门教程】二十三、循环神经网络（RNN）| 小白专场

本教程旨在为初学者提供一份全面而系统的NLP入门指南，探索NLP的核心概念、方法和技术。无论你是计算机科学的新手，还是对自然语言处理领域感兴趣的研究人员，本教程都将为你提供所需的基础知识和实用技能。

• 专栏地址：📕【NLP入门教程】

当谈到自然语言处理（NLP）时，深度学习已经成为一种强大而广泛应用的技术。深度学习是一种机器学习方法，通过构建具有多层神经网络的模型来模拟和学习数据的复杂特征。在NLP领域，深度学习模型已经在多个任务上取得了突破性的性能，如文本分类、情感分析、机器翻译等。

---

🚀🚀🚀往期精彩文章：

• 【NLP入门教程】一、字符编码和Unicode
• 【NLP入门教程】二、分词
• 【NLP入门教程】三、词性标注
• 【NLP入门教程】四、句法分析
• 【NLP入门教程】五、命名实体识别
• 【NLP入门教程】六、关系抽取
• 【NLP入门教程】七、词义消歧
• 【NLP入门教程】八、数据清洗
• 【NLP入门教程】九、停用词移除
• 【NLP入门教程】十、词干提取和词形还原
• 【NLP入门教程】十一、词袋模型与TF-IDF
• 【NLP入门教程】十二、词向量简介
• 【NLP入门教程】十三、Word2Vec保姆教程
• 【NLP入门教程】十四、GloVe词向量模型
• 【NLP入门教程】十五、FastText保姆教程
• 【NLP入门教程】十六、使用预训练词嵌入
• 【NLP入门教程】十七、朴素贝叶斯分类器
• 【NLP入门教程】十八、支持向量机（Support Vector Machines）
• 【NLP入门教程】十九、隐马尔科夫模型（Hidden Markov Models）
• 【NLP入门教程】二十、条件随机场（Conditional Random Fields）
• 【NLP入门教程】二十一、主题模型（LDA）
• 【NLP入门教程】二十二、深度学习与NLP简介

循环神经网络（RNN）

循环神经网络（Recurrent Neural Networks，简称RNN）是一类特殊的神经网络，用于处理序列数据。与传统的前馈神经网络不同，RNN 在处理序列数据时引入了循环结构，使得网络可以保持一种记忆能力，能够更好地处理时序信息。RNN 在自然语言处理（NLP）、语音识别、时间序列预测等任务中取得了显著的成功。在本节中，我们将深入探讨RNN的原理、数学表达以及其在NLP中的应用。

1. RNN基本原理

---

RNN的核心思想是将当前时刻的输入和上一时刻的隐状态（hidden state）结合起来来进行计算。这种结构允许网络在处理序列数据时对先前的信息进行编码，从而具备处理时序信息的能力。在每个时间步上，RNN的计算可以表示如下：

$$h_t=\text{activation}(W_{hh}\cdot h_{t-1}+W_{xh}\cdot x_t+b_h)$$

其中，$h_{}$