深度学习 3 循环神经网络 RNN Recurrent Neural Networks

RNNs的目的使用来处理序列数据。在传统的神经网络模型中，是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力。例如，你要预测句子的下一个单词是什么，一般需要用到前面的单词，因为一个句子中前后单词并不是独立的。RNNs之所以称为循环神经网路，即一个序列当前的输出与前面的输出也有关。具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中，即隐藏层之间的节点不再无连接而是有连接的，并且隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐藏层的输出。理论上，RNNs能够对任何长度的序列数据进行处理。

RNNs能干什么？

  RNNs已经被在实践中证明对NLP是非常成功的。如词向量表达、语句合法性检查、词性标注等。在RNNs中，目前使用最广泛最成功的模型便是LSTMs(Long Short-Term Memory，长短时记忆模型)模型，该模型通常比vanilla RNNs能够更好地对长短时依赖进行表达，该模型相对于一般的RNNs，只是在隐藏层做了手脚。对于LSTMs，后面会进行详细地介绍。下面对RNNs在NLP中的应用进行简单的介绍。

语言模型与文本生成(Language Modeling and Generating Text)

  给你一个单词序列，我们需要根据前面的单词预测每一个单词的可能性。语言模型能够一个语句正确的可能性，这是机器翻译的一部分，往往可能性越大，语句越正确。另一种应用便是使用生成模型预测下一个单词的概率，从而生成新的文本根据输出概率的采样。语言模型中，典型的输入是单词序列中每个单词的词向量(如 One-hot vector)，输出时预测的单词序列。当在对网络进行训练时，如果ot＝xt+1，那么第t步的输出便是下一步的输入。