1.循环神经网络的特点

x1——>y1的同时会产生a1，它包含了我们第一列处理信息的一些特点，然后这个a1就会被传送到y2上去，那么x2——>y2的序列中就会包含前一个的特点，依次类推，这就是我们的RNN结构**（前面的信息经过处理后，会作为一个新的输入作为后面信息的输入）**。

用公式表明：

2.RNN具体是怎么样实现的

1、得到语句对应的灰度数值

2、如何将词汇进行数值化：建立一个词汇-数值一一对应的字典。

第几个单词是人民，那么第几行为1，否则为0（多少个单词会被转换成n行1列）

2、计算损失函数

字典生成的第二种方式：

但是这种要求很高，需要理解单词的本意。

3.三种编码方式

在分类问题种，我们需要将样本的标签转为计算机能够理解的形式。

1.标签编码:
一般用于处理A,B,C没有关系的类别，方式简单，不过容易被计算机错误理解为A，B,C类的权重

2.序号编码：
序号编码和标签编码不太一样，每个类别分配一个数字，但是数字的话是存在一定的顺序关系的，一般处理优、良、差这种类别

3.one-hot编码：

在自然语言处理（NLP）中，英文到中文的翻译任务通常需要将单词或字符映射到数字表示形式。为了实现这种映射，可以使用one-hot编码。One-hot编码是一种表示离散变量的方法，其中每个变量被表示为一个长度等于词汇表大小的向量（或矩阵）。在英文到中文的翻译任务中，词汇表是指所有可能的英文单词。每个单词在词汇表中都有一个唯一的索引，可以使用这个索引来创建对应的one-hot编码。One-hot编码的原理很简单。假设词汇表中有n个单词，那么每个单词就可以表示为一个长度为n的向量，其中只有一个元素为1，其他元素都为0。这个元素的位置对应于该单词在词汇表中的索引。通过这种方式，每个单词都可以用一个唯一的向量表示。使用one-hot编码的好处是它能够保留变量之间的独立性。每个单词的编码都是互相独立的，没有直接的数值关系。这对于NLP任务中的分类、聚类等算法非常有用。然而，使用one-hot编码也存在一些限制。由于词汇表通常非常大，导致生成的向量维度也非常高。这会增加计算和存储的复杂性。此外，one-hot编码无法捕捉到词语之间的语义相似性，因为所有的单词都被视为彼此不同的离散值。总而言之，one-hot编码在英文到中文的翻译任务中被广泛使用，因为它是一种简单而有效的表示方法，可以将离散的英文单词映射到数字形式，方便进行后续的处理和分析。

4.不同的RNN模型

4.1多输入对多输出

i=j，语言翻译

4.2多输入单输出的RNN结构

场景示例：根据小明说的话判断他是正面情绪还是负面情绪。

4.3单输入对多输出的RNN结构

x1生成y1后，y1作为新的输入进入下一个序列生成y2，依次类推生成yi（文章生成，音乐生成）

5.普通RNN的结构缺陷：

当前边的序列信息传递到后部的时候，信息权重下降，导致重要信息丢失。

每一层反馈的梯度越来越小，距离越来越远，信息权重越来越低，可能损失函数就求解不出来了

6.LSTM（长短期记忆网络）解决普通的RNN结构问题

增加记忆细胞ci，可以传递前部远处部位信息。

1.LSTM的结构

LSTM主要分为忘记门、更新门、输出门。
忘记门：选择性丢弃ai-1和xi中不重要的信息（比如The student，这个The就丢掉了）。
更新门：给记忆细胞添加哪些重要信息，比如student就添加到ci-1中了。
输出门：筛选出需要输出的信息。

目的： 解决在网络结构很深的情况下，也能保留重要信息，解决了普通RNN求解过程中梯度消失的问题。

7.BRNN（双向循环神经网络）

**BRNN：**会从flare进行双向判断，往前的时候，也会将后续的序列信息考虑在内，比如Flare Zhao，这是一个大写的，后面 and David Chen又是一个大写的根据后的David Chen判断得出Flare是人名，

如何做的呢？
后面的xi结合di与前面的ai生成yi，同时di会给到前面序列提供生成yi-1.

9.DRNN（深层循环神经网络）

将单层的RNN叠加起来，然后和MLP结合起来，比如加一个隐藏层，所以耗时较长。