6、循环神经网络（RNN）的深入解析

循环神经网络（RNN）的深入解析

1. RNN基础

循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）是一种特殊的神经网络，主要用于处理序列数据。RNN的核心特点是它可以记住之前的输入信息，并将其用于当前的计算。这种特性使得RNN特别适合处理时间序列数据、自然语言处理等任务。

1.1 RNN的基本结构

RNN的基本结构可以表示为：

[ h(t) = \tanh(Ux(t) + Wh(t-1) + b) ]

[ \hat{y}(t) = \text{softmax}(Vh(t) + c) ]

其中：
- ( h(t) ) 表示隐藏状态
- ( x(t) ) 表示当前输入
- ( \hat{y}(t) ) 表示输出
- ( U ) 和 ( V ) 分别是输入和输出的权重矩阵
- ( W ) 是隐藏状态的权重矩阵
- ( b ) 和 ( c ) 是偏置项

1.2 RNN的计算过程

RNN的计算过程可以分为以下几个步骤：

1. 初始化 ：通常将初始隐藏状态 ( h(0) ) 设置为零向量。
2. 前向传播 ：对于每一个时间步 ( t )，根据当前输入 ( x(t) ) 和前一个隐藏状态 ( h(t-1) )，计算新的隐藏状态 ( h(t) )。
3. 输出计算 ：根据隐藏状态 ( h(t) )，计算输出 ( \hat{y