循环神经网络（Recurrent Neural Network）

本博客是针对李宏毅教授在Youtube上上传的课程视频的学习笔记。

课程视频链接

Introduction

假设我们想做一个智慧订票系统，它能根据用户的文本输入获得订票必须的信息。那么对于系统来说，它所需的订票信息可以被视作若干槽（slot），这些槽需要被填充。比如在订票这里，槽包括目的地（destination），和到达时间（time of arrival）。那么订票系统就需要从用户的输入中提取出两个槽对应的信息填入。

那么，这个问题当然是可以用前馈神经网络来解的，只要把每个句子中的词都用一个词向量（word vector）来表示（最简单的方法是如下的1-of-N encoding，也包括Beyond 1-of-N encoding的一些方法），然后扔到NN（神经网络）里，让NN来判断该词是否代表目的地或者到达时间（属于某个槽的概率）。

• 1-of-N encoding

• Beyond 1-of-N encoding

为了保证能够顾及到所有的词，我们可以加入一个”other”分量，表示未出现在该向量其它分量中的词；也可以做词散列化（word hashing）。

如下图，但是使用前馈神经网络的问题也很明显：我们会需要系统有记忆能力，即它能判断句子中的地点到底是目的地，还是出发地。 (eg：arrive Taipei on Nov.2nd 和 leave Taipei on Nov.2nd中的Taipei都是地点，但前者是目的地，后者是出发地，要买的票完全不一样)。所以，我们可能会希望我们的系统会记得它在看过“Taipei”之前，有看过”arrive”或”leave”。也即面对相同的输入，能输出相应的不同的结果的能力，于是，循环神经网络（Recurrent Neural Network）登场了。

Framework

RNN会将隐层的输出暂存到一个额外的单元中($a_1,a_2$)，而这些额外单元会再将储存的值也作为下一次隐层的输入的一部分。

RNN Example

我们用一个简单的RNN例子来说明一下它的效果。

首先给定额外单元初始值0，然后我们的输入序列如下图所示。那么，当我们输入第一个向量[1,1]，那么其最终对应的output会是[4,4]，而隐层会将它的output[2,2]写入到额外单元。

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