神经网络算法 - 一文搞懂RNN（循环神经网络）

前言

本文将从RNN解决了什么问题、RNN的基本原理、RNN的优化算法、RNN的应用场景四个方面，带您一文搞懂循环神经网络RNN。

一、RNN解决了什么问题

传统神经网络算法存在局限：

• 输入输出一一对应： 传统神经网络算法通常是一个输入对应一个输出，这种严格的对应关系限制了其在处理复杂任务时的灵活性。

• 输入之间的独立性： 在传统神经网络算法中，不同的输入之间被视为相互独立的，没有考虑到它们之间的关联性。

RNN解决问题：

• 序列数据处理：RNN能够处理多个输入对应多个输出的情况，尤其适用于序列数据，如时间序列、语音或文本，其中每个输出与当前的及之前的输入都有关。

• 循环连接：RNN中的循环连接使得网络能够捕捉输入之间的关联性，从而利用先前的输入信息来影响后续的输出。

二、RNN的基本原理

构成部分：

• 输入层：接收输入数据，并将其传递给隐藏层。输入不仅仅是静态的，还包含着序列中的历史信息。

• 隐藏层：核心部分，捕捉时序依赖性。隐藏层的输出不仅取决于当前的输入，还取决于前一时刻的隐藏状态。

• 输出层：根据隐藏层的输出生成最终的预测结果。