鲁达 RNN是什么
- RNN是一种神经网络模型，它可以处理序列数据，比如文字、语音、视频等。它的特点是每个时间步的输出不仅取决于当前的输入，还取决于之前的输出，这样就可以记住序列中的信息。
- RNN的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。隐藏层有一个循环连接，就像一个链条一样，每个环节都受到前面环节和当前输入的影响。我们可以把这个链条展开成一个多层神经网络，每一层对应一个时间步。
- RNN之所以称为循环神经网络，是因为它可以在序列的演进方向进行递归（recursion），也就是说它可以反复使用自己的输出作为下一步的输入。这样就实现了一种时间上的记忆功能。
- RNN有很多应用领域，比如自然语言处理（NLP）、机器翻译、语音识别、图像描述生成等。它们都需要处理序列数据，并且考虑序列中前后元素之间的关系。
RNN的优点和缺点
优点：
- RNN可以挖掘数据之间的时序信息和语义信息，适用于语言模型，语音识别，机器翻译等场景。
- RNN可以处理不定长的输入序列，不需要固定的输入维度。
- RNN可以共享参数，减少模型复杂度和计算量。
缺点：
- RNN容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题，导致训练困难和效果不佳。
- RNN只能有短期记忆，无法处理长距离依赖问题。也就是说，RNN对于前面较远的信息很难保留和利用。
- RNN计算费时，因为每个时间步都需要依赖上一个时间步的输出。无法并行化。
LSTM是一种特殊的RNN结构，它通过引入三个门结构（遗忘门、输入门、输出门）和一个单元状态来解决长距离依赖问题。