循环神经⽹络是什么？可以做什么
什么是rnn？
rnn的思想是利⽤序列化的信息。在传统的神经⽹络中，我们假设所有输⼊和输出彼此独⽴。 但对于 许多任务⽽⾔，这个假设有问题。例如你想预测句⼦中的下⼀个单词，就需要知道它前⾯有哪些单词。 rnn被称为循环，因为它对序列的每个元素执⾏相同的任务，并且基于先前的计算进⾏输出。rnn的另 ⼀个优点是它具有“记忆”，它可以收集到⽬前为⽌已经计算的信息。 理论上，rnn可以在任意⻓的序列 中使⽤信息，但实际使⽤中仅仅往回记录⼏步。这是典型的rnn的样⼦：
这个图是循环是循环神经⽹络正向计算时按时间顺序展开。这⾥展开意味着把完整的序列的⽹络展示出 来。例如，如果我们关⼼的序列是5个单词的句⼦，则⽹络将展开为5层神经⽹络，每个单词⼀层。途中 的表达式解释如下：
这⾥有⼏点需要注意：
rnn可以做什么？
rnn在许多nlp任务中取得了巨⼤成功。 在这个领域最常⽤的rnn类型是lstm，它在捕获⻓期依赖⽅ ⾯要⽐普通的rnn好得多。但不要担⼼，lstm和rnn基本相同，它们只是采⽤不同的⽅式来计算隐藏 状态。以下是rnp在nlp中的⼀些示例应⽤。
语⾔模型和⽣成⽂本
给定⼀个单词的序列，我们想要根据给出的前⼀个词预测出下⼀个词的概率。根据语⾔模型我们可以计 算句⼦的可能性，这是机器翻译的重要输⼊（因为概率⾼的句⼦通常是正确的）。能够预测下⼀个单词 的副作⽤是我们得到⼀个⽣成模型，⽣成模型是的我们可以通过从输出概率中抽样来⽣成新⽂本。根据 我们的训练数据，我们可以⽣成各种各样的东⻄。在语⾔模型中，我们的输⼊通常是⼀系列单词（编码 成one-hot），我们的输出是预测单词的序列。在训练⽹络时，我们设置 ，因为我们希望 时 刻的输出是下⼀个时刻的输⼊。
机器翻译
机器翻译类似于语⾔模型，因为我们的输⼊是源语⾔中的⼀系列单词（例如德语）。我们希望输出⽬标 语⾔的⼀系列单词（例如英语）。关键的区别是只有输⼊完整之后才会进⾏输出，因为我们翻译的句⼦ 的第⼀个单词可能需要从完整的输⼊序列中获取信息。
机器翻译的rnn
语⾳识别 给定来⾃声波的声学信号作为输⼊序列，我们可以预测⼀系列语⾳⽚段及其概率。 ⽣成图像描述 rnn作为模型的⼀部分与卷积神经⽹络⼀起⽣成未标记图像的描述。
这个组合模型⾮常令⼈惊讶的，结 果很不错。 组合模型甚⾄可以把⽣成的单词与图像中找到的特征对应起来。
lstm⽹络现在⾮常流⾏，我们这⾥简单的讨论⼀下。 lstm与rnn基本架构师相同的，只不过它们使 ⽤不同的函数来计算隐藏状态。lstm中的记忆单元称为 ，可以把它们视为⿊框，将前⼀个状态 和当前输⼊ 作为输⼊。这些单元在内部决定要保留什么。 然后它们组合了先前的状态，当前的 记忆和输⼊。事实证明，这些单元在捕获⻓期依赖⽅⾯⾮常有效。
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这⾥有⼏点需要注意：
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