目前深度学习和神经网络算法最典型的有两个应用实例，一个是图像识别，一个是语音识别。上一篇文章讲到图形识别的卷积神经网络（CNN）就广泛应用在了图像别方面，而这篇文章就来讲另一个广泛应用于语音识别的算法循环神经网络（RNN）。

如果说CNN通过滤波器识别出图片中空间像素的关系，那么RNN就能够在时间序列的数据中找到规律，从而预测未来。所以RNN与CNN最大的不同就是， RNN的神经元输入的不仅是要有当前时间点的数据，还需要之前时间点的输出结果。因为当前的输出是跟之前（甚至是之后）的输出是相关的。

举一个简单的例子，给你一组数据【1，2，3，4，5，6】，让你将时间窗口向未来移动一步，你很容易就可以得到结果【2，3，4，5，6，7】。你给出答案7，是因为你发现了7跟6的关系，6跟5的关系，一次类推，RNN的基本原理是这样，就是发现时间序列上输入与输出之间的 关系。

1. RNN基本结构

跟普通神经网路的神经元一样，输入和输出之间是一个线性函数和一个非线性的激活函数如图

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只不过在神经元会将输出结果又返回给输入端，如果将这个过程在时间的维度上展开就是这个样子的

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当然一层也可以拥有多个神经元

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2.RNN的应用实例

RNN并不是每个神经元都要有输入跟输出，输入跟输出可以是多对多（输入输出一一对应）多对一，一对多，多对多（输入和输出并非一一对应的）

举一个多对多，输入输出一一对应的例子。比如给一段话" Tom is very happy to play with Bill" ，让你判断这句话中每一个单词是否是人名。那输出就应该是[1, 0, 0, 0, 0, 1]，"1"代表是人名，"0"代表不是人名。这就是典型的多对多一一对应的例子

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当然也有多对一的例子，比如，输入是一段话的影评，然后输出是一个评分的数字。

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一对多的例子也有很多，比如给一个开头的基调让机器谱曲。

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最后是多对多，但并非一一对应的RNN。这种情况典型应用就是翻译，因为每种语言的词汇都不是一一对应的。

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RNN的基本概念就是这么简单，之后的文章会继续深入介绍一下RNN的具体模型以及在文字处理方面的应用。

本文和之前的文章中用到了twitter上TessFerrandez在吴恩达深度学习课程的笔记，在此对TessFerrandez的精美笔记表示感谢。

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