rnn神经网络模型_机器学习干货-TensorFlow循环神经网络（1）

由于卷积神经网络不擅长处理语音数据、翻译语句等有先后顺序的数据结构。随之而来的循环神经网络(Recurrent Natural Network,RNN)它特别适合处理序列数据，RNN已经成功应用于自然语言处理(Neuro-Linguistic Programming)、语音识别、图像标注、智能翻译等场景中。

随着深度学习的不断发展和网络结构的优化，循环神经网络出现其他衍生网络模型，如长短期记忆模型LSTM(Long Short-Term Memory)、门控循环单元GRU(Gated Recurrent Unit)和双向循环神经网络Bi-RNN(Bidirectional Recurrent Neural Networks)等。首先从循环神经网络入手，该部分内容由3部分构成：

1)循环神经网络RNN模型介绍；

2)前向传播和随时间反向传播；

3)梯度消失和梯度爆炸问题。

由于篇幅本文先针对循环神经网络RNN模型做介绍。

循环神经网络模型介绍

循环神经网络模型是一种经典网络结构，它包括输入层、隐含层、输出层，它的最大特点在于它有自循环结构，即表示神经元之间还有关联，这是传统神经网络、卷积神经网络所没有的。

(a)传统神经网络

上图中，第1列圆圈代表输入层，第2列圆圈就是神经网络的中间层，这里的中间层只有一层，输出层与逻辑回归的输出层一致。在神经网络中，输入层是已知的，是用户输入的数据，因此不将输入层看出神经网络的网络层，上图的神经网络只包含一层隐藏层和一层输出层，又称为双层神经网络。为了区分神经元在神经网络中的位置，我们分别用上标[l]和下标[i]代表神经网络所处的网络层次l和在该层中的位置i。

单隐层中的神经元也包括了以上两个处理步骤，以此图为例， 其流程为：

(由于不能输入公式只能截图了！)

隐藏层中的可以是任意的激活函数，例如ReLu函数，tanh函数，PReLu函数及Sigmoid函数，输出层在二分类问题中经常采用sigmoid函数。

(b)循环神经网络

U是输入层到隐含层的权重矩阵，W是状态到隐含层的权重矩阵，s为状态，V是隐含层到输出层的权重矩阵。从上图中可以看出共享参数各个时间节点对应的U、V、W都是不变的，这个机制与卷积神经网络的过滤器机制一样，通过参数共享，降低了参数量。

隐藏层详细介绍：

该网络在每一时间都t有相同的网络结构，假设输入x为n维向量，隐含层的神经元个数为m，输出层神经元个数为r，则U为nｘm维，W是上一次的为这一次输入的权重矩阵，大小为mｘm维；V是输出层的权重矩阵，大小为mｘr维。其中ｘ(ｔ)，ａ(ｔ)，ｏ(ｔ)均为向量，编程含义如下：

ｘ(ｔ)：为时刻t的输入；

ａ(ｔ)：为时刻t的隐藏层状态。它即是网络的记忆，基于前一时刻的隐层状态和当前时刻的输入进行计算，即，函数f通常是非线性的，如tanh或者ReLU，位前一时刻的隐藏层状态，初始化时值一般为0。

ｏ(ｔ)：为时刻t的输出。

ａ(ｔ)被认为是网络的记忆状态，可以捕获之前所有时刻发生的信息，输出的计算仅仅是依赖于时刻t的记忆。循环神经网络最大的特点就是隐藏层状态，它可以捕获一个序列的信息。

TensorFlow中这样的循环体结构叫做cell，用tf.nn.rnn_cell.BasicRNNCell，其参数定义如下：

ｔｆ．ｎｎ．ｒｎｎ＿ｃｅｌｌ．ＢａｓｉｃＲＮＮＣｅｌｌ(ｎｕｍ＿ｕｎｉｔｓ，ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ＝Ｎｏｎｅ，ｒｅｕｓｅ＝Ｎｏｎｅ，ｎａｍｅ＝Ｎｏｎｅ)

参数说明：

num_units：int类型，必选参数，表示有多少个cell结构单元；

activation：string类型，激活函数，默认为tanh;

reuse：bool类型，代表是否重新使用scope中的参数；

name：string类型，名称。

下一篇继续讲《前向传播和随时间反向传播》内容。