一/为什么需要循环神经网络
普通的神经网络：输入->网络结构->输出 数据都是固定的数据，不是变长。（例如文本)
循环神经网络———序列式问题：
1。一对多问题：图片生成描述，给定一张图片，生成一个描述（文本），文本是不定长的
2。多对一问题：文本分类（文本情感分析），输入不定长
3。多对多问题：机器翻译，非实时翻译。需要写完需要翻译的文本。
视频解说翻译，实时翻译
二/循环神经网络
网络结构
多了一个自我指向的路径，表达了：输入可能是多个，需要保存一个中间状态，中间状态可以了解之前的情况。
维护一个状态作为下一步的额外输入，每一步使用同样的**函数和参数，半数共享。
维护的中间状态值表示函数，由上一步的状态和当前的输入做一个拼接。
反向传播时，用Tanh输出在-1和1之间容易梯度消失，当序列长的时候。较远的步骤梯度贡献很小。
如果用了其他函数，每一步的梯度会累积放大，会导致梯度爆炸。
损失函数的计算，每一步的损失函数之和。把整个序列分批计算梯度。这些都是基于单层网络。
三/多层网络
底层输出作为高层输入
同层之间依旧递归
增加网络的拟合能力
一般隐层维数递增
四/LSTM
长短期记忆网络
普通的RNN的信息不能长久传播（存在于理论上）
引入选择性机制
选择性输出
选择性输入
选择性遗忘
选择性机制的实现：用门的方式 Sigmoid函数：[0，1]