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Vanilla Recurrent Neural Network (RNN)
链接：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses/MLDS_2015_2/Lecture/RNN%20(v4).pdf
Vanilla Recurrent Neural Network (RNN)
RNN
在了解RNN之前，也许会有人想我都学会了之前的DNN为啥还需要再学习这玩意儿呢？我们就拿语音识别来说吧，我们把每一帧的当作DNN的输入，输出为每一帧对应的因素，但是此时帧与帧之间是相互独立，对于语音帧来说，每一帧之间是相互关联的，因此会漏掉很多信息。
考虑到上下文信息，我们使用RNN，此时每个RNN中的所有网络都是一样的；当决定y2的值时，不止要考虑x2的值，还考虑a1的值，而a1又是由x1决定的。即yi是由x1,x2,…,xi共同决定，这是DNN无法做到的。
但是RNN却难以做到的是:如果让x2不要影响y3的值，x1影响y3的值，RNN却很难做到。
Cost
RNN的cost function和DNN的是大同小异。但是RNN会出现一种情况，随着epoch的增加，cost逐渐下降，但是到了某一个epoch会突然增加。这种情况与bug无关，至今尚未得到解决。
Application
应用：句子中名词的抓取，比如让机器知道Harry是一个人，Howgwarts是一个机构，Privet是一个地方。信息提取，比如让机器能够自动地学出Boston是出发地，November 2nd是出时间，Taipei是目的地，2 p.m是到达时间。
Variants of RNN
Input和Output是一样的数目，在Jordan Network当中，output输出为1w维的时候，网络很容易被训坏，不过Jordan Network的效果要比Elman Network要好一些。整个网络都是由左向右训的。
Input和Output是一样的数目，整个网络都是由左向右训的。
整个网络都是由左向右和由右向左训的两部分组成。
Input的数目是多个，Output的数目是一个，我们好需要把当前的内容转化为vector。
Input的数目是多个，Output的数目是多个且比较短。对于有叠字的情况，语音识别效果会特别差，所以可以使用Connectionist Temporal Classification (CTC)。
一般用于机器翻译的场合，Input和Output的数目都是很多的，而且长度也完全不一样。一般输入可以通过“==”去判断是否终止。
Input的数目是一个，为一张图片，而Output的数目是多个，为很多的文字。
Long Short-term Memory (LSTM)
下面是一些关于循环神经网络的笔记：