深度学习5 RNN
1. RNN
（1）用途
??现实生活中的数据存在序列化结构，我们需要建立一种更优秀的序列数据模型。例如：文本：字母和词汇的序列，语音：音节的序列，视频：图像帧的序列，时态数据：气象观测数据，股票交易数据、房价数据等。
（2）结构
??循环神经网络是一种人工神经网络，它的节点间的连接形成一个遵循时间序列的有向图，它的核心思想是，样本间存在顺序关系，每个样本和它之前的样本存在关联。通过神经网络在时序上的展开，我们能够找到样本之间的序列相关性。
2. 长短时记忆网络
在RNN中，存在一个很重要的问题，就是梯度消失问题，一开始我们不能有效的解决长时依赖问题，其中梯度消失的原因有两个：BPTT算法和激活函数Tanh。有两种解决方案，分别是ReLU函数和门控RNN(LSTM)。LSTM，即长短时记忆网络，于1997年被Sepp Hochreiter 和Ju?rgen Schmidhuber提出来，LSTM是一种用于深度学习领域的人工循环神经网络（RNN）结构。一个LSTM单元由输入门、输出门和遗忘门组成，三个门控制信息进出单元。
LSTM依靠贯穿隐藏层的细胞状态实现隐藏单元之间的信息传递，其中只有少量的线性操作；LSTM引入了“门”机制对细胞状态信息进行添加或删除，由此实现长程记忆；“门”机制由一个Sigmoid激活函数层和一个向量点乘操作组成，Sigmoid层的输出控制了信息传递的比例
3. GRU
??Gated Recurrent Unit (GRU)，是在2014年提出的，可认为是LSTM 的变种，它的细胞状态与隐状态合并，在计算当前时刻新信息的方法和LSTM有 所不同；GRU只包含重置门和更新门；在音乐建模与语音信号建模领域与LSTM具有相似的性能，但是参数更少，只有两个门控。