本文通过生动的例子解释了循环神经网络RNN的工作原理及应用，包括如何利用记忆功能识别并理解句子，以及RNN在描述图片、作曲等方面的应用。
问题1：什么是循环神经网络RNN？
如下图，如何能让Alpha蚂蚁识别下图的句子（是让它识别句子理解句子而非文字），并且填入正确的答案呢？
如果用以往的方式，Alpha蚂蚁只能看到是这个字以及它后面的内容，关键是谁知道是后面该填写什么？Alpha蚂蚁去搜索了百度，百度上最高的统计结果是：“是”后面跟着“我”字，于是Alpha蚂蚁在这里填写了“我”，但是结合上下文我们知道，这里填“我”是不对的，所以，就需要Alpha蚂蚁能记住前面的内容，这个称之为记忆（和人类的类似，只不过我们不知道大脑是这么思考的而已，事实上大脑一瞬间干了很多事），那么记住前面内容之后，Alpha蚂蚁再拿着这一整句话去搜索，这个时候，搜索的最高的统计结果是：“我的朋友”，所以Alpha蚂蚁写对了。
简而言之，通过记忆之前的输入内容，将上下文彼此连接，这种方式，称之为循环神经网络RNN。
问题2：RNN的应用场景有哪些？
RNN可以用来描述图片，作曲，写程序脚本，写学术论文等。
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