循环神经网络 RNN

循环神经网络 RNN

循环神经网络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。
对循环神经网络的研究始于二十世纪80-90年代，并在二十一世纪初发展为重要的深度学习算法 ，其中双向循环神经网络和长短期记忆网络是常见的的循环神经网络

RNN结构

一个标准的(简单的)RNN单元包含三层: 输入层,隐藏层和输出层,用图示有两种方式:折叠式与展开式

序列数据

现在有一组序列数据 data 0,1,2,3. 在当预测 result0 的时候,我们基于的是 data0, 同样在预测其他数据的时候, 我们也都只单单基于单个的数据. 每次使用的神经网络都是同一个 NN. 不过这些数据是有关联 顺序的 , 就像在厨房做菜, 酱料 A要比酱料 B 早放, 不然就串味了. 所以普通的神经网络结构并不能让 NN 了解这些数据之间的关联.

处理序列数据的神经网络