17、循环神经网络与序列到序列模型在聊天机器人中的应用

循环神经网络与序列到序列模型在聊天机器人中的应用

1. 循环神经网络（RNN）简介

传统的神经网络架构在每次调用学习模型时，不会考虑之前运行的知识，就像仅通过当前一天的数据来预测股市趋势。而循环神经网络（RNN）则不同，它引入了过渡权重 W 来跨时间传递信息，使得下一个状态不仅依赖于当前输入，还依赖于之前的模型和状态，就好像模型拥有了“记忆”。

2. 实现循环神经网络

在实现 RNN 时，我们可以借助 TensorFlow 库，它已经支持一些强大的 RNN 模型，无需手动构建网络。其中一种 RNN 模型是长短期记忆网络（LSTM），它能长期保留短期模式。虽然 LSTM 的精确实现细节较为复杂，但 TensorFlow 能帮助我们轻松使用该模型，并且随着 TensorFlow 的更新，我们无需修改代码就能受益于 LSTM 模型的改进。

以下是实现 RNN 的具体步骤：
1. 导入相关库 ：

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib import rnn

2. 定义 SeriesPredictor 类 ：

class SeriesPredictor:
    def __init__(self, input_dim,