神經網路RNN圖解！

作者：zhenguo

來源：Python與演算法社區

轉自：機器學習實驗室

神經網路是深度學習的載體，而神經網路模型中，最經典非RNN模型所屬，儘管它不完美，但它具有學習歷史資訊的能力。 後面不管是encode-decode 框架，還是注意力模型，以及自注意力模型，以及更加強大的Bert模型家族，都是站在RNN的肩上，不斷演化、變強的。

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這篇文章，闡述了RNN的方方面面，包括模型結構，優缺點，RNN模型的幾種應用，RNN常使用的啟動函數，RNN的缺陷，以及GRU，LSTM是如何試圖解決這些問題，RNN變體等。

這篇文章最大特點是圖解版本，其次語言簡練，總結全面

傳統RNN的體系結構。 Recurrent neural networks，也稱為RNNs，是一類允許先前的輸出用作輸入，同時具有隱藏狀態的神經網路。 它們通常如下所示：

對於每一時步， 啟

這裡是時間維度網路的共享權重係數

是啟動函數

下表總結了典型RNN架構的優缺點

RNN模型主要應用於自然語言處理和語音辨識領域。 下表總結了不同

對於RNN網路，所有時間步的損失函數是根據每個時間步的損失定義的，如下所在每個時間點進行反向傳播。 在，損

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最常用的啟動函數

在RNN中經常遇到梯度消失和爆炸現象。 之所以會發生這種情況，是因為很難捕捉到長期的依賴關係，因為乘法梯度可以隨著層的數量呈指數遞減/遞增。術，用於執行反向傳播時，有時遇到的梯度爆炸問題。 通過限制梯度的最大這種現象實踐中得問題，在某些類型的RNN中使用特定的門，並且通常有明確的目的。 它們通常標註為，等於：其中

Gated Recurrent Unit（GRU）和長-短期記憶單元（LSTM）處理傳統R