前言

循环神经网络（RNN），长短期记忆网络（LSTM），门限循环单元（GRU）。

一、RNN

RNN原理：神经网络模块A，读取到某个输入x,并且输出一个值h，循环可以使得信息可以从当前一步传到下一步。RNN本质上是与序列和列表相关的。展开来看，RNN可以被看做是同一神经网络的多次复制，每一个神经网络模块都会把信息传递给下一个。展开上图的循环可以得到：

注意：每一个神经网络模块所用的权重参数都是共享的，即权重共享。

RNN的缺点：

1、受到短时记忆的影响，如果一条序列足够长，那它们将很难将信息从较早的时间步传送到后面的时间步，即长期依赖问题。

2、梯度可能会随着时间的推移不断下降减少，而梯度变的非常小的时候，就不会再继续学习，可能会发生梯度消失。

RNN神经网络模块内部结构：在标准RNN中，这个模块只有一个很简单的结构，例如tanh层。

二、LSTM

LSTM定义：是一种RNN特殊的类型，通过刻意的结构设计来解决长期依赖问题。在传统RNN基础上引入了细胞状态，可以对输入信息进行选择和保存，这是LSTM的关键。

相比与RNN的优点：

1、弥补RNN短时记忆的缺点，可以有效保存很长时间之前的关联信息。

2、可以减少梯度消失和梯度爆炸问题。

细胞状态：细胞状态类似于传送带，直接在整个链上运行，交互较少，信息在上面流传保持不变会比较容易。

门结构：LSTM 有通过精心设计的称作为“门”的结构来去除或者增加信息到细胞状态的能力。门是一种让信息选择式通过的方法。他们包含一个 sigmoid 神经网络层和一个按位的乘法操作。Sigmoid 层输出 0 到 1 之间的数值，描述每个部分有多少量可以通过。0 代表“不许任何量通过”，1 就指“允许任意量通过”！LSTM 拥有三个门，来保护和控制细胞状态。

遗忘门：该门的作用是将上一个细胞的输出h t − 1 和当前细胞的输入x t  ，经过线性变换（h t − 1 和 x t 分别与 W f相乘然后相加）再经过sifmoid层输出一个0到1之间的数值。1表示完全保留，0表示完全舍弃。我们可能希望忘记一些旧的主语，并且记住一些新的主语，这时候遗忘门就起到了作用。

输入门：确定什么样的新信息被存放在细胞状态中。这里包含两个部分。第一，sigmoid 层称 “输入门层” 决定什么值我们将要更新。然后，一个 tanh 层创建一个新的候选值向量，会被加入到状态中。

细胞状态更新：更新细胞状态，使用上一个细胞状态C t − 1 ，遗忘门的输出、输入门的输出，经过点击、相加等操作， C t − 1更新为C t  。

输出门：确定输出值，即过滤后的一个版本。（首先上一个细胞状态h t − 1 和该细胞的输入x t 通过线性变换，再经过sigmoid层来确定将哪个部分输出，即o t ，接着我们把细胞状态C t − 1  通过tanh进行处理，得到一个-1到1之间的值，并将它和sigmoid门的输出o t  相乘，得到最终的输出h t  。）

三、GRU

GRU定义：GRU是LSTM的一个变体，保持了LSTM效果的同时又使得结构更加简单。将遗忘门和输入们合并成为了一个单一的更新门。并且GRU没有细胞状态，大大简化了结构，相比于LSTM，GRU有更少的参数，训练的时候过拟合问题没有那么严重。

参考文章：

理解 LSTM 网络.

LSTM网络的变体之GRU网络.

总结

好热，烤熟了。