# 循环神经网络

## RNN结构
RNN结构如下：

![rnn](https://img.zeekling.cn/images/2020/04/25/rnn1.png)

- 左侧是RNN的原始结构， 右侧是RNN在时间上展开的结果
- RNN的结构，本质上和全连接网络相同

![rnn](https://img.zeekling.cn/images/2020/04/25/rnn2.gif)


## LSTM 网络
LSTM 同样是这样的结构，但是重复的模块拥有一个不同的结构。不同于单一神经网络层，这里是有四个，以一种非常特殊的方式进行交互。

![SLTM](https://img.zeekling.cn/images/2020/04/25/005BVyzmly1fotnatxsm7j30jg07bjsi.jpg)


### 遗忘门
在我们 LSTM 中的第一步是决定我们会从细胞状态中丢弃什么信息。这个决定通过一个称为忘记门层完成。该门会读取ht−1和xt，输出一个在
0到 1之间的数值给每个在细胞状态 Ct−1 中的数字。1 表示“完全保留”，0 表示“完全舍弃”。

![遗忘门](https://img.zeekling.cn/images/2020/04/25/005BVyzmly1fotoa9sgm5j30jg06074q.jpg)

### 输入门
我们把旧状态与ft相乘，丢弃掉我们确定需要丢弃的信息。接着加上it∗C~t。这就是新的候选值，根据我们决定更新每个状态的程度进行变化。

![输入门](https://img.zeekling.cn/images/2020/04/25/005BVyzmly1fotoftw50ij31eq0fomz4.jpg)

### 输出门
在语言模型的例子中，因为他就看到了一个 代词，可能需要输出与一个 动词 相关的信息。例如，可能输出是否代词是单数还是负数，这样如
果是动词的话，我们也知道动词需要进行的词形变化。

![输出门](https://img.zeekling.cn/images/2020/04/25/005BVyzmly1fotoky28zbj30jg06074w.jpg)