卷积神经网络（CNN）卷积神经网络（CNN）核心知识点汇总_cnnhu

循环神经网络从何而来？

我在我的这篇文章介绍了卷积神经网络（CNN）卷积神经网络（CNN）核心知识点汇总，三分钟让你从小白到精通，卷积神经网络主要用来处理计算机视觉问题，在计算机“看”的过程中，主要是进行特征的对比，通过特征的对比，可以分辨出来这个图片（视频）是哪一种，是不是我们想要的。这在很大程度可以帮助我们实现计算机的智能化。

但是单单靠计算机视觉能力并不能实现自主的智能，其他人类能力的实现也是很重要的。例如，人类可以根据一个故事的开头猜到一个故事的结尾；可以根据对方说的话，揣测他背后的目的；这就是人类的分析能力，根据前因后果、语言的规则、说话的习惯，我们可以得到很多重要的信息。智者往往处理事情有理有据，层次分明，我们期待计算机也有这样的能力。所以学者们设计了神奇的循环神经网络。

循环神经网络的最大创新点

简单来说，序列指的就是前因后果。这种分辨因果的能力，对于计算机的智能化具有重要意义，所以序列问题倍受计算机学界关注。为了解决序列问题，循环神经网络在1982年被提出，由于当时计算能力不足，无法实现。所以很长一段时间，序列问题的解决方案一直被传统机器学习算法所垄断，但是机器学习依赖于人工提取特征，这也使得序列问题一直没有被很好的解决。

RNN的第一大创新点是与深度学习结合，自动提取特征。深度学习的核心本质是自动提取特征，这是深度学习对比于机器学习的优势所在，因此在深度学习理论成熟后，循环神经网络快速发展，获得了成熟的应用。例如，谷歌的翻译系统抛弃掉原来的机器学习算法，采用RNN，获得了远远好于之前的效果。

RNN的第二大创新点是，RNN的输入不仅有数据，也有序列。一个RNN网络运行过程中，数据输入进来后，就会被网络记住，然后把这个被记住的数据表达为一个向量，下一次再输入数据，就继续填到这个向量里，这样反复循环，这个向量就记住了这些数据的先来后到，这个向量叫做隐状态。所以说，RNN的输入包含两部分，第一部分是数据，第二部分是上一时刻的隐状态。

循环神经网络记忆的具体过程

上图基本概括了循环神经网络的核心。假设我们输入一句话：我爱北京，这句话就会被分为三个词我，爱，北京，第一时刻，“我”也就是X1进入系统，经过分解产生一个隐状态h1，接下来，这个隐状态h2和第二个词X2一起输入网络，再经过运算，又产生了第二个时刻的状态h2，然后X3再和h2一起输入，最终得到h3作为输出。h3作为一个向量，表示了这句话的内容。用一句总结，当前时刻的数据 + 上一时刻的状态 = 当前时刻的状态。

公式表示为：h(i+1) = f { [w*x + b] ，[W*h(i) + B] }，公式中“w”表示数据x的权重，b表示数据x的偏置值。“W”表示隐状态的权重，B表示隐状态的偏置值。这两部分进过函数f就得到了下一个隐状态，经过循环，最终得到最终的隐状态。

循环神经网络的具体应用

既然是解决了序列问题，那么对顺序有依赖的问题都将迎刃而解。

机器翻译系统：把一种语言经过上述过程，变成一个隐状态向量，然后再反向用另一种语言解释出来，就得到了翻译的结果。你一直以为高大上的翻译系统其实就是这么简单。在小编的后续文章中，会专门写一篇文章，附加代码，来手把手带你做一个自己的翻译系统。

语音识别，人说的话，其实就是一组音频，如果每个固定的频率表示一定的含义，那么就可以得到语音的全部表达了。解决这一问题的关键在于，这样的特征是用语言描述不清楚的，所以可以交给深度学习自动提取音频特征，进行学习，利用RNN的序列特性，就可以清晰表达所说的内容。

除了以上应用，循环神经网络在自然语言处理等其他众多领域，也有十分可观的前景。所以下一篇文章，我会带领大家用代码敲出来一个循环神经网络。让理论扎根于实践！

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