循环神经网络RNN

RNN介绍

RNN概念

循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种==专门处理序列数据的神经网络==。与传统的前馈神经网络不同，RNN具有“循环”结构，能够处理和记住前面时间步的信息，使其特别适用于时间序列数据或有时序依赖的任务。

我们要明确什么是序列数据，时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。这是时间序列数据的定义，当然这里也可以不是时间，比如文字序列，但总归序列数据有一个特点——后面的数据跟前面的数据有关系。

• $h_{t-1}$: 上一刻的隐藏状态.初始时为0就行
• $x_t$: 当前时刻的输入
• $y_t$: 当前时刻的输出
• $\sigma$: 激活函数
• W/V :权重矩阵,b:偏置
• U:权重矩阵,b偏置矩阵
• 上面似乎一直是一个神经元,为什么不用多个?因为输入的长度不固定.因此这里一直循环使用这一个神经元.

RNN应用场景

• 自然语言处理（NLP）：文本生成、语言建模、机器翻译、情感分析等。
• 时间序列预测：股市预测、气象预测、传感器数据分析等。
• 语音识别：将语音信号转换为文字。
• 音乐生成：通过学习音乐的时序模式来生成新乐曲。

自然语言处理概述

自然语言处理（Nature language Processing, NLP）研究的主要是==通过计算机算法来理解自然语言。==