普通神经网络MLP与RNN不得不说的秘密

mlp神经网络第一篇：MLP神经网络的基本原理与结构MLP神经网络是一种常见的前馈式人工神经网络模型，它由输入层、中间层、输出层三层神经元节点组成。

该模型的本质是一种非线性映射函数，可以通过训练数据来学习输入和输出之间的映射关系，从而实现分类、回归等任务。

输入层是对外部数据进行输入的地方，每个输入层节点对应一个特征变量，其输入值通常为实数。

中间层则是对输入数据的非线性变换，它由众多神经元节点组成，每个节点的值是由上一层节点的权重与偏置项线性组合后再经过一个激活函数得到。

输出层是将中间层的结果映射到目标值上，通常为分类问题中各类别的概率输出。

不同的激活函数和输出层形式可以应对不同的任务需求，如常用的sigmoid、tanh、ReLU和softmax等。

MLP神经网络可通过误差反向传递算法进行训练，即通过最小化损失函数来优化神经网络各节点的权重和偏置项。

通常采用随机梯度下降法求解优化问题，即依次针对每个训练样本计算误差和梯度，然后更新模型参数，不断迭代直至收敛。

该算法不仅可用于单层神经网络，还可以扩展到多层神经网络中，即全连接神经网络。

MLP神经网络的优点包括强大的表达能力、良好的泛化能力和灵活可调性等，适用于众多领域，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。

其缺点则包括不能处理序列化数据和容易陷入局部最优等问题。

在实际应用中，需要根据具体情况灵活设计网络结构和算法参数，并加以调参和正则化等手段来提高模型性能和鲁棒性。

第二篇：MLP神经网络的进展和应用现状近年来，随着深度学习技术的发展和优化，MLP神经网络在各领域的应用也日益广泛。

特别是在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域，已成为众多问题的首选方法之一。

在计算机视觉领域，MLP神经网络可用于图像分类、目标检测、人脸识别等任务。

通过使用深度卷积神经网络，可在大规模图像数据集上进行有监督学习，从而实现高精度的分类和检测效果。

同时，还可以将MLP网络与生成对抗网络(GAN)结合，实现图像风格转换、超分辨率等应用。

前馈神经网络前馈神经网络描述的是网络的结构，是指每一层的神经元只接受前一层神经元的输入，并且输出到下一层BP神经网络BP神经网络在是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络BP即Back Propagation,就是常用的反向传播算法MLPMLP是多层感知机也成为多层神经网络，是一种前向结构，包括输入层、隐藏层和输出层。

至少三层结构（即隐藏层只有一层网络）MLP（Multi-Layer Perception），即多层感知器，是一种趋向结构的人工神经网络，映射一组输入向量到一组输出向量。

MLP可以被看做是一个有向图，由多个节点层组成，每一层全连接到下一层。

除了输入节点，每个节点都是一个带有非线性激活函数的神经元（或称处理单元）。

一种被称为反向传播算法（BP算法）的监督学习方法常被用来训练MLP。

MLP是感知器的推广，克服了感知器无法实现对线性不可分数据识别的缺点CNN卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习的代表算法之一CNN不同于前面的网络只有线性连接，CNN包括卷积（convolution）操作、汇合（pooling）操作和非线性激活函数映射（即线性连接）。

经典的CNN网络有Alex-Net、VGG-Nets、Network-In-Network等RNN循环神经网络，Recurrent Neural Network。

神经网络是一种节点定向连接成环的人工神经网络。

这种网络的内部状态可以展示动态时序行为。

不同于前馈神经网络的是，RNN可以利用它内部的记忆来处理任意时序的输入序列，这让它可以更容易处理如不分段的手写识别、语音识别等激活函数（激励函数）激活函数又称为非线性映射函数，讲神经元的输入映射到输出。

常用的激活函数包括：Sigmoid型函数、tanh(x)型函数、ReLU（修正线性单元）、Leaky ReLU、参数化ReLU、随机化ReLU和ELU（指数化线性单元）目标函数目标函数是计算预测结果和真实结果的误差。

神经网络理论及应用神经网络（neural network）是一种模仿人类神经系统工作方式而建立的数学模型，用于刻画输入、处理与输出间的复杂映射关系。

神经网络被广泛应用于机器学习、人工智能、数据挖掘、图像处理等领域，是目前深度学习技术的核心之一。

神经网络的基本原理是模仿人脑神经细胞——神经元。

神经元接收来自其他神经元的输入信号，并通过一个激活函数对所有输入信号进行加权求和，再传递到下一个神经元。

神经元之间的连接权重是神经网络的关键参数，决定了不同输入组合对输出结果的影响。

神经网络的分类可分为多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络等等。

其中多层感知机（Multi-Layer Perceptron，MLP）是最基本的神经网络结构。

MLP由输入层、若干个隐藏层和输出层组成，每层包括多个神经元，各层之间被完全连接，每个神经元都接收来自上一层的输入信号并输出给下一层。

通过不断地训练神经网络，即对连接权重进行优化，神经网络能够准确地对所学习的模式进行分类、回归、识别、聚类等任务。

神经网络的应用非常广泛，涉及到各个领域。

在图像处理领域中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种特殊的神经网络，主要应用于图像识别、图像分割等任务。

比如，在医疗领域中，CNN被用于对医学影像进行诊断，对疾病进行分类、定位和治疗建议的制定。

在语音处理领域中，循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）因其能够处理序列数据而备受推崇，常用于文本生成、机器翻译等任务。

在自然语言处理领域中，基于预训练的语言模型（Pre-trained Language Models，PLM）在语言模型微调、文本分类和情感分析等方面表现出色。

尽管神经网络有诸多优点，但它也存在一些缺点。

其中最为突出的是过度拟合（overfitting），即模型过于复杂，为了适应训练集数据而使得泛化能力下降，遇到未知数据时准确率不高。

【NLP】深度学习NLP开篇-循环神经网络（RNN）从这篇文章开始，有三AI-NLP专栏就要进入深度学习了。

本文会介绍自然语言处理早期标志性的特征提取工具-循环神经网络(RNN)。

首先，会介绍RNN提出的由来；然后，详细介绍RNN的模型结构，前向传播和反向传播的过程；最后，讨论RNN的特点及其优劣势。

作者&编辑 | 小Dream哥完整的NLP深度学习介绍，应该从反向传播(BP)开始，进而介绍深度神经网络(DNN)，卷积神经网络(CNN)也是必不可少的内容。

鉴于有三AI已经发布了大量的CV相关的文章，其中必有相关的介绍。

所以，在NLP专栏就暂不介绍相关的内容了。

如果有需要的同学，可以留言提出来。

1 引言：RNN对于一些序列输入的信息，例如语音、语言等，不同时刻之间的输入存在相互的影响，需要一种模型能够“记忆”历史输入的信息，进而对整个序列进行完整的特征提取和表征。

循环神经网络(RNN)就是面对这样的需求提出来的，它能够“记忆”序列输入的历史信息，从而能够较好的对整个序列进行语义建模。

目前，RNN及其变种在NLP领域有着广泛的应用。

语音识别、对话系统、机器翻译、情感分析等等领域，在产业界，RNN及其变种都是最主要的特征提取工具。

关于RNN的特性，这里先不做太多理论上的说明，等介绍完其结构、前向传播和反向传播后我们再来讨论。

基于篇幅的限制，本文会先介绍最基本的RNN模型结构和原理，LSTM会在下一篇文章中做详细的介绍。

2 RNN的结构如上图所示，是RNN的结构图。

相较于CNN繁杂的卷积运算过程和复杂的网络层次，RNN的模型结构看上去相当的简洁。

同样的，RNN模型的结构也分为输入层(Input Layer)、隐藏层(Hidden Layer)和输出层(Output Layer)。

图中的箭头表示数据的流动，需要注意的是在隐藏层，有一个回流的箭头，这是这个箭头的作用，使得RNN具有了“记忆”的能力。

人工智能–多层感知器基础知识解读今天我们重点探讨一下多层感知器MLP。

感知器（Perceptron）是ANN人工神经网络的一个概念，由Frank Rosenblatt于1950s第一次引入。

单层感知器（Single Layer Perceptron）是最简单的ANN人工神经网络。

它包含输入层和输出层，而输入层和输出层是直接相连的。

单层感知器仅能处理线性问题，不能处理非线性问题。

今天想要跟大家探讨的是MLP多层感知器。

MLP多层感知器是一种前向结构的ANN人工神经网络，多层感知器（MLP）能够处理非线性可分离的问题。

MLP概念：MLP多层感知器（MulTI－layerPerceptron）是一种前向结构的人工神经网络ANN，映射一组输入向量到一组输出向量。

MLP可以被看做是一个有向图，由多个节点层组成，每一层全连接到下一层。

除了输入节点，每个节点都是一个带有非线性激活函数的神经元。

使用BP反向传播算法的监督学习方法来训练MLP。

MLP是感知器的推广，克服了感知器不能对线性不可分数据进行识别的弱点。

相对于单层感知器，MLP多层感知器输出端从一个变到了多个；输入端和输出端之间也不光只有一层，现在又两层：输出层和隐藏层。

基于反向传播学习的是典型的前馈网络，其信息处理方向从输入层到各隐层再到输出层，逐层进行。

隐层实现对输入空间的非线性映射，输出层实现线性分类，非线性映射方式和线性判别函数可以同时学习。

MLP激活函数MLP可使用任何形式的激活函数，譬如阶梯函数或逻辑乙形函数（logisTIc sigmoid funcTIon），但为了使用反向传播算法进行有效学习，激活函数必须限制为可微函数。

由于具有良好可微性，很多乙形函数，尤其是双曲正切函数（Hyperbolictangent）及逻辑乙形函数，被采用为激活函数。

深度学习笔记二：多层感知机（MLP）与神经网络结构为了尽量能形成系统的体系，作为最基本的入门的知识，请参考一下之前的两篇博客：神经网络(一):概念神经网络(二):感知机上面的两篇博客让你形成对于神经网络最感性的理解。

有些看不懂的直接忽略就行，最基本的符号的记法应该要会。

后面会用到一这两篇博客中的一些记号和用法的约定什么的之后就不再啰嗦了。

一.基本结构看完上面给出的两个博客或者已经有基本概念的同学应该对于神经网络的基本结构有基本的认识了。

但是上面那个还只是涉及到单层结构，并没有推广到多层结构，同时，也没有在实践中使用这种结构的经验。

所以，这节的内容就是以手写体识别为例子来讲一下基本结构，和实践中的基本使用思想。

这是推广到更加复杂任务上的基础。

假设你现在已经有了神经网络的一些感性认识了，那就就看下面这幅图。

输入层（最左边），隐藏层（中间两层），和输出层（最右边），在之前列出的博客就讲过了，这里回顾一下。

感受一下大概的架构。

神经网络的流程分为前向过程和反向过程。

反向过程一般用于训练，后面讲，这里只讲前向过程。

还记得每个神经元上面都有对于一个输入的权值，以及一个偏置，还有一个激活函数。

（不知道的话看之前列出来的博客，后面不再强调了），所以一个前向过程的流程就是input输入，然后经过第一层神经元运算（乘上权值，加上偏执，激活函数运算一次），得到输出，然后第一层的输出作为第二层的输入，运算，得到第二层的输出…..直到到输出层运算，然后得到结果。

神经网络就是依靠这样一套机制来进行计算和预测的。

假如你的权值和偏置已经是被训练好了。

对于一个新的输入，进行这样的过程，就能够得到一个预测。

那么你就能够通过这个预测来解决一些问题了。

所以有机器学习思想的话，这些概念是很容易理解的。

而我们的任务就是找到权值和偏置这些参数的值，使得输出的东西让我们满意，达到我们的要求。

这里先补充一个思想：假如我们改变了某个神经元或者某几个神经元的权值或者偏置一点点，那么该神经元的输出肯定会变得不同，这些不同最终将反应在输出上面。

RNN循环神经网络及原理循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）很多实时情况都能通过时间序列模型来描述。

例如，如果你想写一个文档，单词的顺序很重要，当前的单词肯定取决于以前的单词。

如果把注意力放在文字写作上...一个单词中的下一个字符取决于之前的字符（例如，The quick brown f...，下一个字母是o 的概率很高），如下图所示。

关键思想是在给定上下文的情况下产生下一个字符的分布，然后从分布中取样产生下一个候选字符：图1 关于“The quick brown fox”句子的预测示例一个简单的变体是存储多个预测值，并创建一个预测扩展树，如下图所示：图2 关于“The quick brown fox”句子的预测树示例基于序列的模型可以用在很多领域中。

在音乐中，一首曲子的下一个音符肯定取决于前面的音符，而在视频领域，电影中的下一帧肯定与先前的帧有关。

此外，在某些情况下，视频的当前帧、单词、字符或音符不仅仅取决于过去的信号，而且还取决于未来的信号。

基于时间序列的模型可以用RNN来描述，其中，时刻i 输入为Xi，输出为Yi，时刻[0，i-1] 区间的状态信息被反馈至网络。

这种反馈过去状态的思想被循环描述出来，如下图所示：图3 反馈的描述展开（unfolding）网络可以更清晰地表达循环关系，如下图所示：图4 循环单元的展开最简单的RNN 单元由简单的tanh 函数组成，即双曲正切函数，如下图所示：图5 简单的tanh 单元梯度消失与梯度爆炸由于存在两个稳定性问题，训练RNN 是很困难的。

由于反馈环路的缘故，梯度可以很快地发散到无穷大，或者迅速变为0。

如下图所示：图6 梯度示例在这两种情况下，网络将停止学习任何有用的东西。

梯度爆炸的问题可以通过一个简单的策略来解决，就是梯度裁剪。

梯度消失的问题则难以解决，它涉及更复杂的RNN 基本单元（例如长短时记忆（LSTM）网络或门控循环单元（GRU））的定义。

rnn 核心知识点和原理全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：RNN（循环神经网络）是一种广泛应用于自然语言处理和时间序列数据处理中的深度学习模型。

其独特的结构使其能够处理序列数据，并具有记忆功能，能够根据之前的输入来预测未来的输出。

本文将介绍RNN的核心知识点和原理。

一、RNN的基本结构RNN由一个输入层、一个隐藏层和一个输出层组成。

隐藏层中的神经元之间存在循环连接，使得网络能够记忆之前的输入。

在每个时间步，RNN接收一个输入向量，并输出一个隐藏状态向量。

隐藏状态向量可以被视为网络在时间步t的记忆。

该隐藏状态向量会被传递到下一个时间步，并与新的输入向量一起计算出新的隐藏状态。

二、RNN的前向传播过程\[ h_t = f(W_{hh}h_{t-1} + W_{xh}x_t + b_h) \]\[ y_t = g(W_{hy}h_t + b_y) \]\( h_t \)是在时间步t的隐藏状态，\( x_t \) 是在时间步t的输入向量，\( W_{hh} \)、\( W_{xh} \)、\( W_{hy} \) 是分别表示隐藏状态到隐藏状态、输入到隐藏状态和隐藏状态到输出的权重矩阵，\( b_h \) 和\( b_y \) 是偏置项，\( f \) 和\( g \) 是激活函数。

RNN的反向传播是通过一种称为反向传播通过时间（BPTT）的方法来计算梯度，并更新参数。

在训练过程中，需要将每个时间步的梯度进行累积，以便更新参数。

四、梯度消失和梯度爆炸问题RNN存在梯度消失和梯度爆炸问题。

梯度消失是由于在反向传播过程中，随着时间步数的增加，梯度会变得非常小，导致参数几乎不会更新。

而梯度爆炸则是由于梯度会变得非常大，导致网络不稳定。

为了解决这个问题，可以使用一些技术，如梯度裁剪和长短期记忆（LSTM）网络。

五、LSTM网络LSTM是一种特殊的RNN结构，通过增加门控单元来解决梯度消失和梯度爆炸问题。

LSTM包括输入门、遗忘门、输出门和记忆细胞，能够更好地处理长序列数据。

多层感知器神经网络的原理与应用神经网络是一种模拟人脑工作的计算模型，它可以通过训练学习数据，从而得出模式和规律。

多层感知器（MLP）是一种最常见的神经网络结构，它由多个神经元和多个层级组成，可以用于分类、回归、图像处理等领域。

本文将介绍多层感知器神经网络的原理与应用。

一、多层感知器神经网络的原理1.1 感知器模型感知器是一个二元分类的模型，输入层的神经元接收外部输入，输出层的神经元输出一个二元结果（0或1）。

感知器可以用来解决线性可分问题，也就是能把不同类别的样本完整的分隔开。

1.2 多层感知器模型多层感知器（MLP）是一种前向神经网络，至少包含一个输入层、一个输出层和一个或多个隐藏层。

隐藏层和输出层中的每个神经元都接受前一层中所有神经元的连接和计算，从而形成多个线性和非线性变换，建立了一种非线性的从输入到输出的映射关系。

1.3 反向传播算法反向传播算法是用来训练神经网络的一种常用方法。

在训练过程中，首先随机初始化权重参数，然后通过前向传播来计算输出结果，再与样本标签进行比较计算误差，最后通过反向传播算法来调整权重参数以减小误差。

通过反复迭代训练，最终可以得到模型参数的优化参数，使得模型能够更好地实现预测。

二、多层感知器神经网络的应用2.1 分类问题多层感知器算法可以用于分类问题的解决，如判别某个人物是否是男性或女性、鸟类的种类是何种等等。

在处理分类问题的时候，我们需要对网络进行训练以便它能够识别和预测样本标签，从而对新的样本进行分类。

2.2 回归问题多层感知器算法也可以用于回归问题，如预测某个房子的价格。

在这种情况下，网络的输出层通常只有一个神经元，并且它的权重与偏置的调节也有所不同。

反向传播算法的目的在于将预测结果与样本的真实值之间的误差减小到最小。

2.3 图像处理多层感知器算法还可以用于图像处理方面。

在图像处理中，网络需要学习特征以便识别出不同的对象和图案。

在这种情况下，我们经常使用卷积神经网络（CNN）这一更为复杂的结构，它能够更好地处理图像数据和特征提取。

大数据开发基础(习题卷79)第1部分：单项选择题，共54题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。

1.[单选题]以下关于 Python 的控制结构，错误的是：A)每个 if 条件后要使用冒号（：）B)在 Python 中，没有 switch-case 语句C)Python 中的 pass 是空语句，一般用作占位语句D)elif 可以单独使用答案:D解析:2.[单选题]下面关于数据加工相关描述不正确的有(__)。

A)数据加工是数据科学中关注的新问题之一B)数据加工是为了提升数据质量、降低数据计算复杂度C)数据科学中数据加工就是传统数据处理D)数据脱敏属于数据加工答案:C解析:3.[单选题]阅读下面Python代码，选择正确输出结果：（）def fun(): print("AA",end="") return "BB"print("CC"+fun(),end="")A)AABBCCB)AACCBBC)BBCCAAD)CCBBAA答案:B解析:4.[单选题]DBSCAN算法的MinPts参数的意义是( )A)数据点的邻域半径B)密度闽值C)高密度点距离阐值D)低密度点距离阐值答案:B解析:5.[单选题]Hadoop中，Reducer的三个阶段是（）A)Shuffle--Sort--ReduceB)Shuffle--Reduce--SortC)Reduce--Shuffle--SortD)Sort--Shuffle--Reduce答案:A解析:记住即可6.[单选题]TaskTracker会接受( )发送过来的命令并执行相应的操作如启动新任务、杀死任务等。

A)TaskTrackD)JobTracker答案:D解析:7.[单选题]一个gzip文件大小75MB，客户端设置Block大小为64MB，请我其占用几个Block？A)1B)2C)3D)4答案:B解析:常识题？8.[单选题]当训练数据很多时，一种更为强大的结合策略是使用（__），通过另一个学习器来进行结合。

mlp是什么意思
MLP是Multilayer Perceptron（多层感知器）的缩写，是一种算法和结构。

它是类神经网络的一种，具有调整参数和学习特征的能力，往往用于实现计算机视觉，语音，自然语言处理，推荐系统等应用程序中，比如在计算机视觉中可以非常好地解决诸如图像分类，图像定位，图像识别以及追踪等重要任务。

MLP将输入值映射到输出值，它具有完全连接的多层结构，包含一个或多个隐藏层，每层结点可以计算出新的输出值。

这些结点之间的连接由权值系数表示，这些权值在训练过程中不断更新，以影响网络的计算结果。

我们可以简单地把MLP当作是一个对输入数据多
次加权求和，每次加权求和都是在多层网络中完成的。

多层感知器能够根据一个给定的输入数据集进行学习，优化权值系数，在真实环境中可以产生准确精准的结果。

多层感知器也具有非常强大的能力，可以根据输入的数据模式进行复杂的拟合，可以将复杂的数据转换为可以被计算机理解的有用的任务。

总的来说，MLP是一种受欢迎的机器学习技术，在计算机视觉与自然语言处理中起着重要作用，它由一系列可以调整参数的连接结点来识别数据模式，并产生非常准确的推理结果。

它的计算效率高，对特征的学习能力强，在快速学习不同类型任务时，MLP经常是个可行的方案。

rnn的原理及相关公式步骤
循环神经网络（RNN）是一种用于处理序列数据的神经网络模型。

其原理是在每个时间步，RNN会接收输入数据和前一个时间步的隐
藏状态，并输出当前时间步的隐藏状态和预测值。

这种结构使得
RNN能够捕捉序列数据中的时间依赖关系，适用于自然语言处理、
时间序列预测等任务。

RNN的原理可以用以下公式和步骤来描述：
1. 在时间步t，输入数据为x(t)，隐藏状态为h(t)，输出为
y(t)。

2. 更新隐藏状态的计算公式为，h(t) = f(Wxh x(t) + Whh
h(t-1) + bh)，其中Wxh为输入到隐藏状态的权重矩阵，Whh为上
一个时间步隐藏状态到当前时间步隐藏状态的权重矩阵，bh为隐藏
状态的偏置项，f为激活函数（如tanh或ReLU）。

3. 输出的计算公式为，y(t) = softmax(Why h(t) + by)，其
中Why为隐藏状态到输出的权重矩阵，by为输出的偏置项，
softmax为输出层的激活函数。

4. 损失函数通常使用交叉熵损失函数，用于衡量模型输出与真
实标签之间的差异。

5. 通过反向传播算法，根据损失函数对模型参数进行更新，以
最小化损失函数。

总结来说，RNN通过不断更新隐藏状态来捕捉序列数据中的时
间信息，并通过输出层进行预测。

在训练过程中，通过反向传播算
法来更新模型参数，以使得模型的预测结果与真实标签尽可能接近。

希望以上回答能够全面地解释RNN的原理及相关公式步骤。

mlp原理
MLP（多层感知机）是一种经典的前馈式神经网络，1970 年由Rumelhart、Hinton 和 Williams 提出。

MLP 由三层组成：输入层、隐含层（又称隐藏层）和输出层，并有如
下特点：
（1）输入层
输入层用来接收输入网络的特征信号，将输入信号给网络进行计算，
可以看做是从输入特征中提取出特征表示，如图像识别、文本分类等。

（2）隐含层
隐含层负责将输入信号经过一定的计算进行网络的建模，通过相关的
激活函数对每一层的输入输出进行计算处理，如激活函数有 Sigmoid、tanh 和线性函数等。

（3）输出层
输出层是网络的计算结果输出的最终层，也可以看作是网络的预测结
果或分类结果，它是一个模型参数，它代表着网络收敛后的预测结果。

MLP 的训练过程是通过反向传播算法，即 BP（Backpropagation）算法
来实现的，其步骤包括：
（1）首先，根据设定的训练数据，给定模型参数，按照模型正向计算，从输入到输出，算出结果；
（2）然后，计算损失函数，然后根据梯度下降法，更新模型参数，使
损失函数更好的拟合数据；
（3）最后，重新进行正向传播，直到达到设定的模型训练精度，即模
型收敛。

总的来说，MLP 是一种典型的前馈神经网络结构，它是通过反向传播
算法和梯度下降法，对预设的模型参数进行训练，从而实现网络在特
定数据集上达到较佳预测和分类结果。

RNN（循环神经网络）介绍RNN（循环神经网络）是一种在人工智能领域中广泛应用的神经网络模型。

与传统神经网络不同，RNN具有记忆性，能够处理序列数据，如语言、音频和时间序列数据。

通过将信息从一个时间步传递到下一个时间步，RNN能够将之前的信息用于当前的计算，这使得它对于处理具有时间依赖关系的数据非常有效。

本文将对RNN的基本原理、结构和应用进行介绍。

1. RNN基本原理RNN的基本原理是数据的递归传播。

在每个时间步，RNN会接收一个输入向量和一个隐藏状态向量。

输入向量用于当前时间步的计算，隐藏状态向量则是用于传递信息到下一个时间步。

RNN的隐藏状态会将之前的信息隐含在当前时间步的计算中，这使得它能够处理具有时间相关性的数据。

2. RNN结构RNN由一个或多个循环单元组成。

循环单元在每个时间步都会接收一个输入向量和一个隐藏状态向量，并生成一个输出向量和一个更新后的隐藏状态向量。

通过将隐藏状态向量传递给下一个时间步，RNN能够在处理序列数据时保持一定的记忆性。

3. RNN应用RNN在自然语言处理、语音识别、机器翻译、视频分析等领域都有广泛的应用。

- 自然语言处理：RNN在文本分类、情感分析、语言生成等任务中表现出色。

由于RNN能够处理序列数据，它能够捕捉到词语的次序和上下文信息，从而提高文本处理任务的效果。

- 语音识别：RNN在语音识别任务中能够将语音信号转换为文本表示。

RNN能够处理变长的时间序列数据，将之前的上下文信息用于当前时间步的计算，从而提高语音识别的准确性。

- 机器翻译：RNN在机器翻译任务中能够将一种语言的文本翻译为另一种语言的文本。

RNN能够考虑到上下文信息和短语之间的语义关系，从而提高机器翻译的质量。

- 视频分析：RNN能够处理视频序列数据，通过时间上的依赖关系，提取出视频中的动作、对象等重要信息。

在视频分类、行为识别等任务中，RNN能够更好地理解视频数据的内在结构。

总结：RNN（循环神经网络）是一种能够处理序列数据、具有记忆性的神经网络模型。

神经网络之CNN与RNN的关系机器学习算法与Python实战长期跟踪关注统计学、数据挖掘、机器学习算法、深度学习、人工智能技术与行业发展动态，分享Python、机器学习等技术文章。

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215篇原创内容公众号作者| SnowMapleQueen 来源| pytorch之计算机视觉编辑| 极市平台导读本文主要是对CNN和RNN的理解，通过对比总结各自的优势，同时加深自己对这方面知识的理解，其中代码引用采用的是VQA模型中对图像和文本的处理。

1、CNN介绍CNN是一种利用卷积计算的神经网络。

它可以通过卷积计算将原像素很大的图片保留主要特征变成很小的像素图片。

本文以李宏毅老师ppt内容展开具体介绍。

1.1 Why CNN for Image①为什么引入CNN ？图片示意：给定一个图片放入全连接神经网络，第一个hidden layer识别这张图片有没有绿色出现？有没有黄色出现？有没有斜的条纹？第二个hidden layer结合第一个hidden layer的输出实现更复杂的功能，例如：如图如果看到直线+横线就是框框一部分，如果看到棕色+条纹就是木纹，如果看到斜条纹+绿色就是灰色类条纹一部分。

再根据第二个hidden layer输出结果，如果某个神经元看到蜂巢就会activate，某个神经元如果看到人就会activate。

但是我们如果一般地用fully network（全连接）神经网络处理的话，我们会需要很多的参数，例如如果input的vector是个30000维，第一个hidden layer假设是1000个神经元，那么第一个hidden layer 就会30000*1000个，数据量非常大，导致计算效率和准确率效果低，而引入CNN，主要就是解决我们这些问题，简化我们神经网络架构。

因为某些weight我们是用不到的，CNN会使用过滤手段（filter）将一些不需要的参数过滤掉，保留一些重要的参数做图像处理。

⼏句话总结⼀个算法之RNN、LSTM和GRU
RNN
⼀般神经⽹络隐层的计算是h=g(w * x)，其中g是激活函数，相⽐于⼀般神经⽹络，RNN需要考虑之前序列的信息，因此它的隐藏h的计算除了当前输⼊还要考虑上⼀个状态的隐藏，h=g(w*x+w'*h')，其中h'是上⼀次计算的隐层，可见信息传递是通过隐层完成的。

LSTM
有上⾯普通RNN可以知道，每个状态下的RNN输⼊实际有两个，上⼀个隐藏h'以及当前输⼊x。

RNN有个问题是对序列中的各个状态都是等同对待的，如果某个状态很重要，是⽆法长期影响后⾯的输出的。

LSTM为了解决这个问题提出了类似于门控的想法，三个门控信号均有
h'和x计算得到，分别是遗忘门、记忆门和输出门。

遗忘门和记忆门⽤来融合当前候选隐层状态和上⼀时刻的隐层状态得到"传递信息"，最后在输出门的控制下根据当前"传递信息"再计算⼀个隐层和输出层。

GRU
上⾯说的LSTM有好⼏个门，实际上有部分门是可以共⽤的，⽐如遗忘门和记忆门在GRU⾥⾯叫更新门；另外，输出门被移到下⽅⽤来计算候选隐藏状态，在GRU⾥⾯叫重置门，重置门有助于捕捉时间序列⾥短期的依赖关系，更新门有助于捕捉时间序列⾥长期的依赖关系。

一文了解神经网络的基本原理这是简单介绍神经网络的知识，并介绍一种特别的神经网络—多层感知器(Multi Layer Perceptron,MLP)。

翻译自https://ujjwalkarn.me/2016/08/09/quick-intro-neural-networks/这篇文章并不涉及到对数学公式的推导，只是简单介绍了神经网络的结构和基本原理。

1. 神经元神经元(neuron)是神经网络的基本计算单元，也被称作节点(node)或者单元(unit)。

它可以接受来自其他神经元的输入或者是外部的数据，然后计算一个输出。

每个输入值都有一个权重(weight),权重的大小取决于这个输入相比于其他输入值的重要性。

然后在神经元上执行一个特定的函数f, 定义如下图所示，这个函数会该神经元的所有输入值以及其权重进行一个操作。

由上图可以看到，除了权重外，还有一个输入值是1的偏置值bias。

这里的函数f就是一个被称为激活函数的非线性函数。

它的目的是给神经元的输出引入非线性。

因为在现实世界中的数据都是非线性的，因此我们希望神经元都可以学习到这些非线性的表示。

下面是一些比较常见的激活函数：•Sigmoid: 输出范围是[0,1]•tanh: 输出范围是[-1,1]•ReLU:下面给出上述激活函数的图像：这里需要简单说下偏置值bias的作用，它可以提供给每个神经元一个可训练的常量值。

具体可以看下Stackoverflow上的这个回答：/questions/2480650/role-of-bias-in-neural-networks2. 前向神经网络前向神经网络是第一个也是最简单的一种人工神经网络了。

下面给出一个前向神经网络的简单例子示意图。

如上图所示，这个神经网络分为3个网络层，分别是输入层，隐藏层和输出层，每个网络层都包含有多个神经元，每个神经元都会跟相邻的前一个层的神经元有连接，这些连接其实也是该神经元的输入。