前言
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代码及工具箱
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正文
上节课我们学习了如何使用词嵌入将句子转换为词向量序列。由于语言数据在时间上的关联性，我们需要一种能够处理这种关联性的神经网络。这节课，我们将探讨如何改造神经网络来实现这一点。
假设每个词都已经被转换为一个300维的词向量，我们现在要改造神经网络来更好地处理这些序列数据。上节课我们使用了全连接神经网络，将所有词向量平铺开，然后作为输入。但这种方法无法捕捉到语言在时间上的关联性。
为了处理这种时间上的关联性，我们通常使用循环神经网络（RNN）或者其变体，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。这些网络结构能够记住先前的输入，并在处理当前输入时考虑到这些信息，从而更好地理解和预测序列数据。
RNN通过引入隐藏状态来存储之前的信息，并在处理下一个词向量时将其考虑进去。LSTM和GRU是RNN的两种改进形式，它们能够更好地捕捉长序列数据中的长期依赖关系。
通过使用这些网络结构，我们可以更好地理解和处理语言数据，从而提高情感分类等任务的性能。接下来，我们将探讨如何在实际应用中使用这些网络结构。
RNN循环神经网络的结构
首先为了让改造过程的讲解简明一些，我们把网络结构图的画法做个简化，忽略具体的神经元之间的连线，用箭头表示数据的输入和输出，然后我们把这个句子中每个词向量分别命名为x1、x2、x3和x4。第一步先把这个句子的第一个词向量x1作为这个隐藏层的输入，直到输出a1，这时候还没完，还不到最后输出预测值的时候，我们把这个输出值a1保存起来。
第二步再拉出句子的第二个词，向量x2和这个第一个词向量输出的结果a1一起作为这一步的输入，得到本次的输出a2，继续保存这个a2。
第三步再拿出句子的第三个词向量x3，同样和上一次的输出a2一起作为本次的输入得到输出a3。
一直到最后一步：句子的最后一个词向量x4和a3一起输入得到输出a4，此时我们才让a4经过输出层得到最后的预测输出。
这样一个句子，每个词对最后预测输出的影响就在每一次的保存并和下一步数据的共同作用中持续到了最后，这样序列中的数据就产生了循环的特点，所以我们把这样改造的神经网络称之为循环神经网络RNN。很简单吧，当然其中有一些细节可能比较繁琐一点，首先循环神经网络中的激活函数多采用<u>双曲正切函数tanh</u>，而不是relu。当然也可以使用relu，像keras这种编程框架中的循环神经网络默认使用的激活函数就是tanh。
然后循环神经网络中的第一步不像后面那样有上一个输出反送回来的数据一起作为输入，但为了保证每一步操作的统一性，我们一般也会手动添加一个共同的输入（a0），比如一个全0的向量。
最后是这个循环神经网络的结构图，我们这么画是为了让大家看到如何从一个普通的全连接层改造成为RNN结构，但是大家一般喜欢把输入x画在下面，最后的输出画在上面，中间的返送箭头画在侧边，这么做图的好处就是能够很方便的把网络在时间上逐步的行为在空间上展开，而展开后就能很清楚的展示出每个时间步骤上神经网络的工作流程。