循环神经网络（RNN）笔记总结

循环神经网络（RNN）笔记总结

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一、概念及应用场景

    循环神经网络（RNN）是一类以序列数据为输入，在序列的演进方向进行递归且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络。就像卷积神经网络（CNN）是专门用于处理网格化数据（如图像）的神经网络，循环神经网络是专门用于处理序列的神经网络。
    常见的循环神经网络包括双向循环神经网络（Bi-RNN）以及长短期记忆网络（LSTM），之后会对LSTM进行详细的介绍，见主页其它博客内容。
    在计算机视觉的相关领域内，循环神经网络也应用广泛。例如在字符识别中，有研究使用卷积神经网络对包含字符的图像进行特征提取，并将特征输入LSTM进行序列标注；对基于视频的计算机视觉问题，例如动作识别（action recognition）中，RNN可以使用卷积神经网络逐帧提取的图像特征进行学习。

二、为什么要用RNN？

    在传统的神经网络中，输入数据之间通常是分离的，它只能单独的去处理一个个的输入，前后输入之间并没有相关性，但是在实际应用中，某些任务需要能够处理序列的信息，而且前后输入存在一定的联系。比如说对于自然语言处理的相关任务，对于“夏天的树叶很绿”这句话来说，前一个单词对于后面单词的预测有很大的影响，“夏天的树叶很 * ”，有了这些信息，就可以很容易的预测出最后一个词“绿”的词性。而对计算机视觉领域的动作识别任务，视频流前后动作也具有很大的相关性，不能单独取处理每一帧，而要分析这些帧连起来的整个序列。所以为了解决上述种种问题，能够更好的处理序列信息，RNN由此诞生并被广泛使用。

三、RNN基本原理及结构

    首先对于一个简单的循环神经网络如下所示，它由输入层、隐藏层以及输出层组成。

    由上图我们可以看到，RNN与传统神经网络有很大的不同，它的隐藏层神经单元A不仅与输入和输出有关，而且自身也存在回路，说明上一个时刻的网络状态信息会对下一时刻的网络状态产生影响。将上图展开，得到如下图所示：

    其动态图如下图：

    其数学表达式为：
$$h^{}$$