循环神经网络RNN完全解析:从基础理论到PyTorch实战
循环神经网络（RNN）是数据科学领域处理序列数据的不可或缺工具，其内部的环状连接赋予了它记忆和处理上下文的独特能力。RNN的核心结构由三个部分构成：输入层接收当前时间步的数据，隐藏层（通过循环连接）存储并处理历史信息，而输出层则生成相应的响应。
RNN是Recurrent Neural Networks的缩写，即循环神经网络，它常用于解决序列问题。RNN有记忆功能，除了当前输入，还把上下文环境作为预测的依据。它常用于语音识别、翻译等场景之中。
循环神经网络的原理并不十分复杂，本节主要从原理上分析RNN的结构和功能，不涉及RNN的数学推导和证明，整个网络只有简单的输入输出和网络状态参数。一个典型的RNN神经网络如图所示：由上图可以看出：一个典型的RNN网络包含一个输入x，一个输出h和一个神经网络单元A。
理论上，循环神经网络可以近似任意的非线性动力系统。 简单循环网络(Simple Recurrent Network，SRN)是一个非常简单的循环神经网络，只有一个隐藏层的神经网络。 在一个两层的前馈神经网络中，连接存在相邻的层与层之间，隐藏层的节点之间是无连接的。而 简单循环网络增加了从隐藏层到隐藏层的反馈连接。
从Siri 到谷歌翻译，深度神经网络已经在机器理解自然语言方面取得了巨大突破。这些模型大多数将语言视为单调的单词或字符序列，并使用一种称为循环神经网络(recurrent neural network/RNN)的模型来处理该序列。
长短记忆神经网络
1、长短记忆神经网络（Long-short term memory， LSTM）是一种特殊的RNN结构。该神经网络可以有效保留历史信息，实现对文本的长期依赖信息进行学习。门的定义： 使用门（Gate）实现对图1中开关的控制。所谓的门，即全连接层的一个神经元，如图2所示。
2、长短时神经网络是一种特殊的递归神经网络，所谓递归神经网络就是网络能够解决时间序列问题的预测。所谓递归神经网络就是网络中具有循环结构。递归神经网路从某种程度来说和传统的神经网络并非完全不同。
3、长短期记忆网络的关键是单元状态，即贯穿图顶部的水平线。长短期记忆网络确实能够删除单元状态的信息或添加信息到单元状态，这是由称为门的结构仔细控制的。门是一种可选地让信息通过的方法。它们由sigmoid神经网络层和逐点乘法运算组成。
4、LSTM（Long Short-Term Memory）是长短期记忆网络，是一种时间循环神经网络，适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。长短期记忆（Long short-term memory， LSTM）是一种特殊的RNN，主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。
长短期记忆网络(LSTM)
1、在人工智能历史的长河中，20世纪90年代中期，一场革新性的技术诞生，那就是长短期记忆网络（LSTM），它为解决循环神经网络（RNN）在处理漫长序列数据时的困境提供了答案。梯度消失和爆炸问题曾困扰着RNN，而LSTM正是为破解这个难题而设计的杰出之作。
2、长短记忆神经网络（Long-short term memory， LSTM）是一种特殊的RNN结构。该神经网络可以有效保留历史信息，实现对文本的长期依赖信息进行学习。门的定义： 使用门（Gate）实现对图1中开关的控制。所谓的门，即全连接层的一个神经元，如图2所示。
3、术语： 循环神经网络(Recurrent Neural Network， 简称 RNN)； 长短期记忆(Long Short-Term Memory， 简称 LSTM)； 门限循环单元(Gated Recurrent Unit， 简称 GRU) 人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考。在你阅读这篇文章时候，你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义。
4、LSTM（Long Short-Term Memory）是长短期记忆网络，是一种时间递归神经网络（RNN），主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。简单来说，就是相比普通的RNN，LSTM能够在更长的序列中有更好的表现。 LSTM 已经在科技领域有了多种应用。
5、Long Short Term 网络—— 一般就叫做 LSTM ——是一种 RNN 特殊的类型，可以学习长期依赖信息。LSTM和基线RNN并没有特别大的结构不同，但是它们用了不同的函数来计算隐状态。LSTM的“记忆”我们叫做细胞/cells，你可以直接把它们想做黑盒，这个黑盒的输入为前状态ht1和当前输入xt。
6、LSTM是一种循环神经网络模型，其全称为“长短时记忆网络”（Long Short-Term Memory Network）。它是RNN的一种改进形式，在解决传统RNN在处理序列数据时会出现梯度消失或梯度爆炸等问题方面表现更加优异。LSTM模型的核心是由门控单元（Gate Units）和记忆单元（Memory Units）构成的。
理解长短期记忆网络
1、长短期记忆网络的关键是单元状态，即贯穿图顶部的水平线。长短期记忆网络确实能够删除单元状态的信息或添加信息到单元状态，这是由称为门的结构仔细控制的。门是一种可选地让信息通过的方法。它们由sigmoid神经网络层和逐点乘法运算组成。sigmoid层输出0到1之间的数字，描述每个component应该允许通过的数量。
2、长短时神经网络是一种特殊的递归神经网络，所谓递归神经网络就是网络能够解决时间序列问题的预测。所谓递归神经网络就是网络中具有循环结构。递归神经网路从某种程度来说和传统的神经网络并非完全不同。
3、在人工智能历史的长河中，20世纪90年代中期，一场革新性的技术诞生，那就是长短期记忆网络（LSTM），它为解决循环神经网络（RNN）在处理漫长序列数据时的困境提供了答案。梯度消失和爆炸问题曾困扰着RNN，而LSTM正是为破解这个难题而设计的杰出之作。
4、术语： 循环神经网络(Recurrent Neural Network， 简称 RNN)； 长短期记忆(Long Short-Term Memory， 简称 LSTM)； 门限循环单元(Gated Recurrent Unit， 简称 GRU) 人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考。在你阅读这篇文章时候，你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义。
5、长短记忆神经网络（Long-short term memory， LSTM）是一种特殊的RNN结构。该神经网络可以有效保留历史信息，实现对文本的长期依赖信息进行学习。门的定义： 使用门（Gate）实现对图1中开关的控制。所谓的门，即全连接层的一个神经元，如图2所示。
深度学习LSTM结构推导,为什么比RNN好?
1、LSTM（Long Short-Term Memory）是长短期记忆网络，是一种时间递归神经网络（RNN），主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。简单来说，就是相比普通的RNN，LSTM能够在更长的序列中有更好的表现。 LSTM 已经在科技领域有了多种应用。
2、LSTM 是一种特殊的RNN。通过精巧的设计（CNN中的深度残差网络也是类似） 解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题 （即远距离传递导致的信息丢失问题）。标准RNN由简单的神经网络模块按时序展开成链式。这个重复模块往往结构简单且单一，如一个tanh层。这种记忆叠加方式显得简单粗暴。
3、LSTM的出现是为了克服RNN在长序列处理中梯度消失或爆炸的问题。它引入了输入门i、遗忘门f、输出门o以及内部记忆单元c，通过门控机制精细管理信息流动和长期记忆。每个门都由参数(U， W， b)控制，使得LSTM能够高效地存储和提取有价值的信息，适应各种复杂序列任务的需求。
4、这使得循环神经网络模型很难学习到输入序列中的长距离依赖关系 。关于RNN梯度下降的详细推导可以参考： https：//zhuanlan.zhihu.com/p/44163528 梯度爆炸的问题可以通过梯度裁剪来缓解，即当梯度的范式大于某个给定值时，对梯度进行等比收缩。而梯度消失问题相对比较棘手，需要对模型本身进行改进。
5、LSTM相比RNN hidden status还引入了细胞状态来记录信息。
6、LSTM是RNN的一种特殊类型，它通过引入记忆单元来解决传统RNN的梯度消失问题。记忆单元可以使得网络在处理长序列数据时记住长期的依赖关系。这使得LSTM在处理语音识别任务时性能更好。Transformer Transformer是一种相对较新的深度学习架构，它在自然语言处理任务中表现出了极高的性能。
