AI架构师必知必会系列：循环神经网络

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

循环神经网络（RNN）是一种用于序列数据的神经网络模型，它在很多领域都有着广泛的应用，包括语言模型、机器翻译、音乐生成、图像分析等。本文将从以下几个方面对RNN进行全面的介绍，并给出一些典型案例：

1. 什么是RNN？RNN (Recurrent Neural Networks) 递归神经网络，是一种基于时序数据的神经网络结构。它的特点是能够对过去的输入序列进行反馈，而得到当前状态的输出。RNN常用于处理带有时间序列特性的问题，如文本处理、时间序列预测、音频处理等。
2. 为什么要用RNN？- RNN可以学习长期依赖关系。比如，当给定一个词，基于历史信息，RNN可以对下一个词的概率进行预测；- RNN能够捕捉并利用序列中的丰富信息，因此可以建模比传统神经网络更复杂的模式；- 在训练RNN时，可以通过反向传播方法进行梯度更新，这样可以减少代价函数的震荡；- RNN可以在线性或非线性的时间/空间复杂度内实现特征提取和序列处理。
3. RNN的结构及组成- 单向RNN: 即只有正向（上方向）的信息流动，即从左到右；- 双向RNN: 既有正向（上方向）信息流动，又有逆向（下方向）信息流动，可以同时理解历史信息和未来的信息；- 深度RNN: 在RNN中增加多个隐藏层，可以提高模型的表达能力和分析能力。
4. RNN的主要优点和局限性 <