RNN（循环神经网络）详解
为什么要引入RNN？
我们可以把一个普通的神经网络当成一个能够你和任意函数的黑盒，只要训练的数据足够多，给定特定的x，我们就可得到希望的y。结构如下
该模型可以用于处理单独的一个一个的输入。但是，当我们处理序列信息时，即前面的输入跟后面的输入是有关系的，普通的神经网络模型就无法实现了。
以nlp中的一个词性标注任务来看：将” 我爱学习 “这句话进行词性标注时，学习这个词既可以当名词也可以当动词，单独标注的话很难确定。但是当我们用循环神经网络进行处理时，将 “爱” 处理为动词时，”学习” 这个词在在动词后面，它很大概率被处理为名词。
所以为了解决一些这样类似的问题，能够更好的处理序列的信息，RNN就诞生了。
; RNN的结构
RNN的结构跟普通的神经网络类似，由输入层、隐藏层、输出层组成。
U是输入层到隐藏层的权重矩阵。
V是隐藏层到输出层的权重矩阵。
与普通的全连接神经网络不同的是，循环神经网络的隐藏层S得知不仅取决于本次的输入X，还取决于上一次隐藏层的值S，W就是上一次隐藏层的值S作为本次输入的权值矩阵。
将上图按照时间线展开
用公式表示如下
BiRNN和DRNN
BiRNN（双向RNN）
虽然RNN达到了传递信息的目的，但是只是将上一时刻的信息传递到了下一时刻，也就是只考虑到了当前节点前的信息，没有考虑到该节点后的信息。具体到NLP中，也就是一句话，不仅要考虑某个词上文的意思，也还要考虑下文的意思，这个时候普通的RNN就做不到了。于是就有了双向RNN（Bidirectional RNN）。
上面是BiRNN的结构图，蓝框和绿框分别代表一个隐藏层，BiRNN在RNN的基础上增加了一层隐藏层，这层隐藏层中同样会进行信息传递，两个隐藏层值地计算方式也完全相同，只不过这次信息不是从前往后传，而是从后往前传，这样不仅能考虑到前文的信息而且能考虑到后文的信息了。
; DRNN
上图是DRNN的结构图，很简单，每一个红框里面都是一个BiRNN，然后一层BiRNN的输出值再作为另一个BiRNN的输入。多个BiRNN堆叠起来就成了DRNN。
Original: https://blog.csdn.net/qq_19830591/article/details/125951598
Author: 侯一鸣Supermonkey
Title: RNN详解
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