AI架构师必知必会系列：循环神经网络

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）是一种与人类类似的神经网络结构，能够对序列数据进行建模学习。它将上一次输出的信息作为本次输入的一部分，通过这种处理方式可以帮助解决序列数据的标注问题、语言模型等相关任务。它的特点在于记忆能力强，适用于处理时序信息。RNN主要由两部分组成：（1）时间步长递归单元（Time Step Recurrent Unit，TSRU），即多层RNN堆叠而成；（2）输出层。TSRU负责对序列中的每一个元素进行处理，输出信息，输出层则对各个时间步长的输出结果进行整合。因此，RNN能学习到上下文和时序关系，并将其应用到各个领域中。由于RNN的记忆能力强，所以可以在一定程度上解决序列数据上的一些复杂问题。此外，RNN还有一些其它特性，如门控机制、反向传播、梯度裁剪、Dropout正则化等。因此，作为深度学习的一个分支，RNN已经成为自然语言处理、语音识别、图像识别、视频分析等多个领域的关键技术。 循环神经网络具有以下优点：

1. 自然性：它可以模拟人类的大脑的生物神经元网络，能够更好地理解文本、语音、图像等复杂序列数据。
2. 简单性：它只需要记住最后一次的输出，不需要像传统神经网络那样记住所有历史信息。
3. 泛化能力强：它可以通过序列的前面或后面的数据来推断当前的输出，使得它在处理新的数据时具备鲁棒性。
4. 记忆能力强：它可以将上一次的输出作为本次的输入，保存并利用这一信息来预测下一个元素的输出。

不过，循环神经网络也存在一些问题，比如计算量大、收敛慢、易受梯度爆炸和消失等。为了解决这些问题，引入了新的结构，如长短