循环神经网络（RNN）原理通俗解释

最新推荐文章于 2025-08-12 15:25:09 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_45013217/article/details/89856326
博客介绍了循环神经网络（RNN）的由来，指出人工和卷积神经网络假设元素相互独立，而现实中很多元素相互连接，所以需要RNN。还提到RNN目前应用存在学习结果无逻辑的问题，最后给出一个用Tensorflow实现RNN写歌词、写诗的练手项目。
                       
                    

1.RNN怎么来的？

循环神经网络的应用场景比较多，比如暂时能写论文，写程序，写诗，但是，（总是会有但是的），但是他们现在还不能正常使用，学习出来的东西没有逻辑，所以要想真正让它更有用，路还很远。

这是一般的神经网络应该有的结构：
这里写图片描述

如果你觉得这篇文章看起来稍微还有些吃力，或者想要更系统地学习人工智能，那么推荐你去看床长人工智能教程。非常棒的大神之作，我也被圈粉了。教程不仅通俗易懂，而且很风趣幽默。点击这里可以查看教程。

既然我们已经有了人工神经网络和卷积神经网络，为什么还要循环神经网络？
原因很简单，无论是卷积神经网络，还是人工神经网络，他们的前提假设都是：元素之间是相互独立的，输入与输出也是独立的，比如猫和狗。
但现实世界中，很多元素都是相互连接的，比如股票随时间的变化，一个人说了：我喜欢旅游，其中最喜欢的地方是云南，以后有机会一定要去其中的X就是图像的特征。如果用的是上面的CNN网络，X应该是一个4096X1的向量。

注：这个公式只在第一步做，后面每次更新就没有V了，因为给RNN数据只在第一次迭代的时候给。

7.RNN项目练手

RNN可以写歌词，写诗等，这有个项目可以玩玩，还不错。
Tensorflow实现RNN

                       
也是唯一
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循环神经网络（RNN）原理及实现
candy的博客
12-11 1585
在深度学习领域，循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一类具有独特结构和强大功能的神经网络模型。与传统的前馈神经网络不同，RNN 能够处理序列数据，如时间序列数据、文本数据等，这使得它在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等众多领域都取得了广泛的应用和显著的成果。
【深度学习】通俗易懂讲解循环神经网络LSTM
Nieson2012的专栏
03-27 2469
目录 1、循环神经网络（Recurrent Neural Networks） 2、长依赖存在的问题 3、LSTM 网络 4、LSTMs的核心思想 5、一步一步理解LSTM 6、LSTM的变种 7、总结 1、循环神经网络（Recurrent Neural Networks） 人对一个问题的思考不会完全从头开始。比如你在阅读本片文章的时，你会根据之前理解过的信息来理解下面看到的文字。...
循环神经网络(RNN)全面解析
最新发布
weixin_44322171的博客
08-12 805
RNN作为序列建模的基础架构，通过其循环连接特性，在自然语言处理和时间序列分析等领域展现出独特优势。LSTM和GRU等变种通过门控机制有效缓解了梯度消失问题，使RNN能够学习长程依赖关系。尽管Transformer等新型架构在某些任务上表现更优，RNN凭借其简单性和在某些场景下的优势，仍然是序列建模的重要工具。在实践中，需要根据任务特点选择合适的RNN变种，并注意梯度裁剪、层归一化等训练技巧的应用。随着研究的深入，RNN与注意力机制的结合以及更高效的架构设计将是未来发展的重要方向。
循环神经网络(RNN)的原理及实现
AI_ayuan的博客
03-20 2445
在前馈神经网络中，信息的传递是单向的，这种限制虽然使得网络变得更容易学习，但在一定程度上也减弱了神经网络模型的能力。在生物神经网络中，神经元之间的连接关系要复杂的多。前馈神经网络可以看着是一个复杂的函数，每次输入都是独立的，即网络的输出只依赖于当前的输入。但是在很多现实任务中，网络的输入不仅和当前时刻的输入相关，也和其过去一段时间的输出相关。比如一个有限状态自动机，其下一个时刻的状态（输出）不仅仅和当前输入相关，也和当前状态（上一个时刻的输出）相关。此外，前馈网络难以处理时序数据，比如视频、语音、文本等。
循环神经网络（RNN）原理概述
wu740027007的博客
10-06 1820
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【机器学习】循环神经网络(RNN)介绍
鑫宝的博客
08-31 3155
循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是一种特殊类型的人工神经网络,专门设计用于处理序列数据,如文本、语音、视频等。与传统的前馈神经网络不同,RNN在隐藏层之间引入了循环连接,使得网络能够捕捉序列数据中的动态行为和时间依赖性。上图展示了一个简单的RNN结构,其中xtx_txt​表示时间步ttt的输入,hth_tht​表示时间步ttt的隐藏状态,oto_tot​表示时间步ttt的输出。可以看到,隐藏状态hth_tht​。
时间序列预测（六）——循环神经网络（RNN）
qq_47885795的博客
10-18 5889
前面有提到前馈神经网络，下图是两者的区别对比循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种专门用于处理序列数据的神经网络结构，它能够处理时间序列数据，并预测未来的数据变化趋势。RNN能够处理序列中的时间依赖性，因而非常适合时间序列预测。
深度学习之RNN循环神经网络（理论+图解+Python代码部分）
huacha__的博客
06-11 3万+
目录 前言 一、普通神经网络 二、循环神经网络 1.前向传播 2.反向传播算法BPTT 3.自然语言处理之RNN  4.梯度问题 4.1梯度爆炸 4.2梯度消失： 5.Keras建立RNN模型进行IMDb情感分析的Python代码 前言 前段时间实验室人手一本《Deep Learning》，本文章结合这本圣经和博客上各类知识以及我自己的理解和实践，针对RNN循环神经网络作出...
循环神经网络（RNN）基本原理
AI_dataloads的博客
11-02 1318
尽管RNN在理论上非常强大，但它们也存在一些问题，如梯度消失和爆炸问题，导致难以处理长序列和捕捉长期依赖关系。为了克服这些问题，出现了改进型的RNN模型，如长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），它们采用了特殊的结构来更好地处理长序列。总之，RNN的原理在于它的循环结构和隐藏状态，使其能够有效地处理序列数据，但同时也有一些限制，需要通过改进型模型来克服。
循环神经网络（RNN）的原理及反向传播（BPTT）算法
QromMatlab的博客
09-22 1283
其中，(x_t)表示当前时间步的输入，(h_t)表示当前时间步的隐含层状态，(y_t)表示当前时间步的输出。(W_{xh})和(W_{hh})分别表示输入到隐含层和隐含层到隐含层自身的权重矩阵，(W_{hy})表示隐含层到输出层的权重矩阵，(\sigma)表示激活函数（如sigmoid函数或tanh函数）。以上是关于循环神经网络（RNN）的原理以及反向传播（BPTT）算法的介绍，并提供了一个简单的用Python实现的RNN训练示例。通过深入理解RNN的原理和应用，有助于我们更好地进行序列数据的建模和预测。
循环神经网络 Recurrent Neural Network ｜ RNN
JasonH2021的博客
07-07 6165
简单介绍了循环神经网络的基本概念，应用场景，优缺点，建模过程，类库方法和代码案例等
神经网络学习笔记(二)——循环神经网络RNN
weixin_43886056的博客
08-18 612
循环神经网络 RNN 文章目录循环神经网络 RNN一、概述二、背景三、RNN原理3.1 模型结构3.2 前向传播3.3 反向传播BPTT(back-propagation through time)3.4 RNN的分类3.5 RNN的改进双向RNN深度RNN四、RNN的简单使用五、总结 一、概述   循环神经网络（Recurrent neural network，RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络。
神经网络的基本工作原理——机器学习
公众号：风景邮递Yuan的博客
11-23 1951
神经网络的主要工作是建立模型和确定权值，一般有前向型和反馈型两种网络结构。通常神经网络的学习和训练需要一组输入数据和输出数据对，选择网络模型和传递、训练函数后，神经网络计算得到输出结果，根据实际输出和期望输出之间的误差进行权值的修正，在网络进行判断的时候就只有输入数据而没有预期的输出结果。神经网络一个相当重要的能力是其网络能通过它的神经元权值和阈值的不断调整从环境中进行学习，直到网络的输出误差达到预期的结果。
循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍
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我和我追逐的梦~~~
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循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍   这篇文章很多内容是参考：http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-1-introduction-to-rnns/，在这篇文章中，加入了一些新的内容与一些自己的理解。  循环神经网络(Recurrent Neural N
循环神经网络
Angeliaaa的博客
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循环神经网络是基于记忆模型的想法，期望网络能够记住前面出现的特征，并依据特征推断后面的结果，而且整体的网络结构不断循环，因此得名循环神经网络。 1.循环神经网络的基本结构 循环神经网络的基本结构非常简单，就是将网络的输出保存在一个记忆单元中，这个记忆单元和下 一次的输入一起进入神经网络中，输入序列的顺序改变，会影响网络的输出结果，因为记忆单元的存在，使得两个序列在改变顺序之后记忆单元的元素也改变了，所有会影响最终的输出结果。 使用双向循环神经网络，网络会先从序...
RNN(循环神经网络)详解
一去不复返的通信er
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RNN学习
用通俗的语言解释RNN神经网络
04-18
<think>嗯，用户想了解RNN的基本概念和工作原理，特别是通俗的解释。首先，我需要回忆一下RNN的基础知识。根据引用[2]，RNN是专门处理序列数据的，比如文本、语音，这点很重要。传统神经网络是前馈的，而RNN有循环连接，能记住之前的信息。 用户可能对循环结构不太清楚，得用个比喻。引用[3]提到，RNN的记忆就像人听故事时记住之前的情节，这个比喻不错。可以举例子，比如预测句子下一个词，需要知道之前的词，这样用户容易理解。 然后要解释RNN的结构。隐藏层的状态会传递到下一个时间步，形成循环。可能需要画个图，但文字描述的话，可以用展开的示意图，比如每个时间步处理一个输入，并传递状态。引用[3]中的循环结构是关键，要强调这种循环如何保存信息。 还要提到RNN的数学表达，比如$h_t = f(W_{hh}h_{t-1} + W_{xh}x_t + b)$，但要用通俗的语言解释，避免太技术化。比如，当前状态是之前状态和当前输入的组合，经过某种处理。 然后，用户可能需要知道为什么RNN有用，应用场景有哪些。引用[2]提到文本生成、机器翻译、股票预测，这些例子能帮助用户理解实际用途。 不过，用户的问题可能还隐含想知道RNN的局限性，比如长依赖问题，但用户没有直接问，可能在相关问题里提到。比如梯度消失或爆炸，导致难以学习长序列，这时候可以简要提一下LSTM或GRU作为改进，但不要深入，除非用户问到。 要检查是否需要对比其他网络，比如CNN，但用户主要关注RNN，所以可能不需要，除非在相关问题里提到。引用[3]有提到CNN和RNN的结合应用，但这里可能先专注RNN本身。 最后，确保回答结构清晰，分点解释，使用例子和比喻，避免术语堆砌。相关的问题可以包括应用、改进、训练方法等，如引用[1]里的BPTT，双向RNN等，但问题要简明，引导用户深入。</think>### RNN神经网络通俗解释 #### 一、基本概念 RNN（循环神经网络）是专门处理**序列数据**的神经网络，比如文本、语音、股票走势等[^2]。它的核心特点是具有**记忆功能**，就像人类阅读文章时会记住前文内容来理解后续句子。 #### 二、工作原理三步走 1. **记忆传递** 每次处理新输入时，RNN会把当前的输入和之前的"记忆"（隐藏状态）结合起来。例如： - 输入句子"我爱吃__"，预测下一个词时，需要记住"吃"这个动作 - 数学表达：$$h_t = f(W_{hh}h_{t-1} + W_{xh}x_t + b)$$ 其中$h_t$是新记忆，$h_{t-1}$是旧记忆，$x_t$是当前输入 2. **循环结构** 通过隐藏状态的循环传递，形成链式结构： ``` 输入序列: x₁ → x₂ → x₃ ↓ ↓ ↓ 隐藏状态: h₀ → h₁ → h₂ → h₃ ↓ ↓ ↓ ↓ 输出: y₁ y₂ y₃ y₄ ``` 3. **时间展开特性** 处理"今天天气很好，我要去__"这句话时： - 第1步：处理"今天"生成记忆A - 第2步：用记忆A处理"天气"生成记忆B - 第3步：用记忆B处理"很好"生成记忆C - 最终用记忆C预测"公园/跑步/购物"等合理词汇[^3] #### 三、典型应用场景 1. 文本生成（小说/诗歌创作） 2. 机器翻译（中英文句子转换） 3. 股票趋势预测 4. 语音识别与合成 ```python # 简易RNN单元实现示例 class SimpleRNN: def __init__(self, input_size, hidden_size): self.Wxh = np.random.randn(hidden_size, input_size) # 输入权重 self.Whh = np.random.randn(hidden_size, hidden_size) # 记忆权重 self.b = np.zeros((hidden_size, 1)) # 偏置 def forward(self, x, h_prev): h_next = np.tanh(np.dot(self.Wxh, x) + np.dot(self.Whh, h_prev) + self.b) return h_next ```
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