[人工智能]循环神经网络

? ? ? ?循环神经网络是基于记忆模型的想法，期望网络能够记住前面出现的特征，并依据特征推断后面的结果，而且整体的网络结构不断循环，因此得名循环神经网络。

1.循环神经网络的基本结构

? ? ? ?循环神经网络的基本结构非常简单，就是将网络的输出保存在一个记忆单元中，这个记忆单元和下 一次的输入一起进入神经网络中，输入序列的顺序改变，会影响网络的输出结果，因为记忆单元的存在，使得两个序列在改变顺序之后记忆单元的元素也改变了，所有会影响最终的输出结果。

? ? ? ?使用双向循环神经网络，网络会先从序列的正方向读取数据，再从反方向读取数据，最后将网络输出的两种结果合在一起形成网络的最终输出结果。

2.循环神经网络的变式：LSTM和GRU

LSTM

? ? ? ? LSTM由三个门来组成，这三个门是输入门，遗忘门和输出门。输入门控制着网络的输入，遗忘门控制着记忆单元，输出门控制着网络的输出。其中最重要的就是遗忘门，遗忘门的作用是决定之前的哪些记忆将被保留，哪些记忆将被去掉，正是因为遗忘门的作用，使得LSTM有了长时记忆的功能。对于给定的任务，遗忘门能够自己学习保留多少以前的记忆，这使得不再需要人干扰，网络就能够自己学习。

GRU

? ? ? ?GRU和LSTM最大的不同在于GRU将遗忘门和输出门合成了一个“更新门”，同时网络不再给出记忆状态，而是将输出结果作为记忆状态不断向后进行循环传递，网络的输入输出都变得特别简单。