关于深度学习下的神经网络总结( 四 ) _神经

循环神经网络（，RNN）是一种常用于处理序列数据的神经网络模型。与传统的前馈神经网络不同，RNN具有反馈循环的结构，可以在处理当前输入时考虑之前的信息。这种结构使得RNN可以自然地处理时序数据，如自然语言、音频、视频等。RNN的基本结构是一个循环单元（ Unit），它可以对当前的输入和之前的状态进行计算，得到当前的输出和更新后的状态。循环单元中的参数是共享的，因此可以处理任意长度的序列数据。RNN中的状态信息可以传递到后续的时间步骤，从而实现信息的持久化和传递。RNN的优势在于它可以自然地处理序列数据，并且可以捕捉数据之间的时序关系。在自然语言处理、语音识别、机器翻译等领域，RNN已经取得了很好的效果，并且在实际应用中被广泛使用。但是，RNN也存在梯度消失和爆炸的问题，导致长序列的训练非常困难。因此，近年来出现了一些RNN的变种，如长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），可以有效地解决这些问题。
2.循环神经网络
循环神经网络（，RNN）是一种神经网络结构，主要用于处理序列数据。与传统神经网络不同的是，RNN具有自反馈机制，可以将历史信息编码在隐藏层状态中，并通过反复的迭代，将信息从过去传递到未来。
RNN最基本形式由输入层、一个或多个时间步的隐藏层和输出层组成。每个时间步的隐藏层都会接收上一时间步的信息以及当前时间步的输入，并计算出当前时间步的输出。这样，我们就能够将历史信息传递到当前时间步，并生成与之关联的输出结果。
RNN的应用领域非常广泛，例如语言建模、语音识别、机器翻译、文本分类、时间序列预测等任务都可以使用RNN进行建模和处理。其中，文本分类任务中，我们需要将文本序列转化为定长的向量表示；时间序列预测任务中，我们需要对未来的数值进行预测；而在机器翻译任务中，我们需要将源语言的序列映射为目标语言的序列。
然而，RNN存在着梯度消失（）的问题，当序列长度太长时，梯度逐渐变小并消失，使得模型难以学习到长期依赖关系。
3.LSTM
LSTM（长短期记忆网络，Long Short-Term ）是一种特殊的循环神经网络（RNN），它是由和在1997年提出的。相比于传统的RNN模型，LSTM模型可以更好地解决长序列问题，并有效地避免了梯度消失问题。
LSTM模型的核心思想是引入了一个称为“内存单元”（ cell）的结构，用来专门处理长期记忆信息。内存单元是一种可以保持数据的结构，它的信息可以在不同的时间步骤中进行读取和写入。同时，LSTM还包括三种门结构，分别是输入门、输出门和遗忘门，用来控制内存单元中数据的读写操作，从而进一步加强模型的记忆能力和泛化能力。
输入门（input gate）用来控制新来的输入数据对内存单元的更新程度，即确定哪些信息要被存储到内存中。输入门可以看作是一个函数，通过对输入数据进行逐位加权，产生一个介于0和1之间的数值，用于控制每个数据位的重要性。
遗忘门（ gate）用来控制旧的记忆信息对内存单元的影响程度，即确定哪些信息应该从内存中丢弃。和输入门一样，遗忘门也是一个函数，仅仅是针对上一个时刻记忆单元的状态进行操作，而不是对新输入信号进行操作。
输出门（ gate）用来控制内存单元中的信息如何传递到输出。输出门也是一个函数，用来控制哪些信息会传递到下一个时间步骤，并计算当前时刻的输出值。
总之，LSTM模型是一种强大的深度学习模型，具有很好的长短期记忆能力和泛化能力，在时间序列预测、语音识别、自然语言处理等领域有广泛的应用。