引言
现在，关于机器学习、深度学习和人工神经网络的讨论越来越多了。但程序员往往只想把这些魔幻的框架用起来，大多并不想知道背后到底是如何运作的。但是如果我们能够掌握这些背后的原理，对于使用起来岂不更好。
今天我们就来讨论下循环神经网络及其背后的基本数学原理，这些原理使得循环神经网络能够做到其他神经网络做不到的事情。
〄 RNN（循环神经网络）。
这篇文章的目的是对循环神经网络的功能、结构提供一个直观的认识。
一个神经网络通常取自变量 X（或一组自变量）和因变量y ，然后它学习X 和 y之间的映射（我们称之为训练），一旦训练完成，当给定一个新的自变量，就能预测相应的因变量。
但如果数据的顺序很重要呢？想象一下，如果所有自变量的顺序都很重要呢?
让我来直观地解释一下吧。
只要假设每个蚂蚁是一个独立变量，如果一个蚂蚁朝着不同的方向前进，对其他蚂蚁来说都没关系，对吧？但是，如果蚂蚁的顺序很重要怎么办？
此时，如果一只蚂蚁错过或者离开了群体，它将会影响到后面的蚂蚁。
那么，在机器学习空间中，哪些数据的顺序是重要的呢?
- 自然语言数据的词序问题
- 语音数据
- 时间序列数据
- 视频/音乐序列数据
- 股市数据
- 等等
那么 RNN 是如何解决整体顺序很重要的数据呢？我们用自然文本数据为例来解释 RNN。
假设我正在对一部电影的用户评论进行情感分析。
从这部电影好（This movie is good） — 正面的，再到这部电影差（This movie is bad） — 负面的。
我们可以通过使用简单的词汇袋模型对它们进行分类，我们可以预测（正面的或负面的），但是等等。
如果影评是这部电影不好（This movie is not good），怎么办?
BOW 模型可能会说这是一个积极的信号，但实际上并非如此。而 RNN 理解它，并预测它是消极的信息。
一. RNN 如何做到的呢?
1.各类 RNN 模型
(1)、一对多
RNN 接受一个输入，比如一张图像，并生成一个单词序列。
(2)、多对一
RNN 接受一个单词序列作为输入，并生成一个输出。
(3)、多对多
接下来，我们正专注于第二种模式多对一。RNN 的输入被视为时间步长。
示例: 输入(X) = [" this ", " movie ", " is ", " good "]
this 的时间戳是 x(0)，movie 的是 x(1)，is 的是 x(2)，good 的是 x(3)。
2. 网络架构及数学公式
下面让我们深入到 RNN 的数学世界。
首先，让我们了解 RNN 单元格包含什么！我希望并且假设大家知道前馈神经网络，FFNN 的概括，
〄 隐藏层只有单一神经元的前馈神经网络示例。
〄 具有单一隐藏层的前馈神经网络。
在前馈神经网络中，我们有 X（输入）、H（隐藏）和 Y（输出）。我们可以有任意多的隐藏层，但是每个隐藏层的权值 W 和每个神经元对应的输入权值是不同的。
上面，我们有权值 Wy10 和 Wy11，分别对应于两个不同的层相对于输出 Y 的权值，而 Wh00、Wh01 等代表了不同神经元相对于输入的不同权值。
由于存在时间步长，神经网络单元包含一组前馈神经网络。该神经网络具有顺序输入、顺序输出、多时间步长和多隐藏层的特点。
与 FFNN 不同的是，这里我们不仅从输入值计算隐藏层值，还从之前的时间步长值计算隐藏层值。对于时间步长，隐藏层的权值（W）是相同的。下面展示的是 RNN 以及它涉及的数学公式的完整图片。
在图片中，我们正在计算隐藏层的时间步长 t 的值:
〄 不同的激活函数。
上面我们只计算了 Ht，类似地，我们可以计算所有其他的时间步长。
步骤:
需要注意的是:
一旦前馈输入完成，我们就需要计算误差并使用反向传播法来反向传播误差，我们使用交叉熵作为代价函数。
3. BPTT（时间反向传播）
如果你知道正常的神经网络是如何工作的，剩下的就很简单了，如果不清楚，可以参考本号前面关于人工神经网络的文章。
我们需要计算下面各项，
- 1、相对于输出（隐藏和输出单元）的总误差如何变化？
- 2、相对于权重（U, V, W）的输出如何变化？
因为 W 对于所有的时间步长都是一样的，我们需要返回到前面，来进行更新。
〄 RNN 中的 BPTT。
记住 RNN 的反向传播和人工神经网络的反向传播是一样的，但是这里的当前时间步长是基于之前的时间步长计算的，所以我们必须从头到尾遍历来回。
如果我们运用链式法则，就像这样
〄 反向传播链式法则。
在所有时间步长上的 W 都相同，因此按链式法则展开项越来越多。
回到实例
现在我们回过头来谈谈我们的情感分析问题，这里有一个 RNN，
我们给每个单词提供一个词向量或者一个热编码向量作为输入，并进行前馈和 BPTT，一旦训练完成，我们就可以给出新的文本来进行预测。它会学到一些东西，比如不+积极的词 = 消极的。
RNN 的问题 → 消失/爆炸梯度问题
由于 W 对于所有的时间步长都是一样的，在反向传播过程中，当我们回去调整权重时，信号会变得要么太弱要么太强，从而导致要么消失要么爆炸的问题。
