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一、定义
“循环神经网络”这个词看起来非常高大上，貌似非常深奥，难以理解，其实并非如此。
它的英文全称为“Recurrent Neural Network”，简称为“RNN”，简单来说，它是一种以序列数据为输入，在序列的演进方向进行递归且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络。
它能处理序列数据中的长期依赖关系，让信息在网络中循环流动，序列中的每个元素都能利用之前的信息进行处理。因此，它可以被视为具有“记忆”功能的神经网络，它能够在处理数据时考虑到之前的数据点。
二、结构与原理
循环神经网络通常由输入层、隐藏层和输出层三部分组成。
与其它各种神经网络的重大不同之处在于：隐藏层之间存在连接，使得隐藏层不仅能接收输入层的信息，还能接收上一时刻隐藏层自身的输出信息，形成反馈回路，让信息可以在时间序列上进行传递和处理。
三、类型划分
循环神经网络主要有以下三种类型：
1、简单循环神经网络（Simple RNN）
它是最基础的RNN形式，按最基本原理进行信息处理，但它在处理长期依赖问题时存在局限性，因为随着时间序列的增长，信息在传递过程中容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题。
2、长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）
它是为了解决简单RNN的各种短板而开发出来的，长短期记忆网络的隐藏层中包含记忆单元和多个门控机制，如输入门、遗忘门和输出门。
遗忘门决定了从上一时刻的记忆单元中丢弃多少信息，输入门决定当前时刻的输入信息有多少要添加到记忆单元中，输出门则决定了当前时刻的记忆单元状态有多少要输出作为隐藏层的输出。
3、门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）
这也是一种改进变体，它将遗忘门和输入门合并成一个更新门，同时还引入了重置门。更新门决定了要在多大程度上更新隐藏状态，重置门则决定了有多少过去的信息要被遗忘。
四、应用领域
循环神经网络主要有以下几个重要应用领域
1、自然语言处理（NLP）语言模型
RNN可以根据给定的单词序列预测下一个单词的概率分布，从而学习语言的统计规律，用于文本生成、机器翻译等任务。
2、文本情感分析
通过处理文本中的词语序列，RNN 能够捕捉文本中的情感信息，以判断文本表达的是正面、负面还是中性情感。
3、语音识别
将语音信号的特征序列作为输入源，RNN可以学习语音特征与文字之间的映射关系，实现语音到文字的转换。
4、天气预报
可以根据历史气象数据的时间序列，如温度、湿度、气压等，RNN可以建立模型来预测未来的天气状况。
5、视频处理视频分类
将视频中的帧序列作为输入，RNN 可以学习视频中的时空特征，对视频进行分类，如判断视频是体育赛事、电影片段还是新闻报道等。
6、动作识别
通过处理视频中人体关节点的运动序列，RNN 可以识别出人体的动作，如跑步、跳跃和挥手等。
五、小编总结
总的来说，循环神经网络是一种强大的序列建模工具，能够有效处理各种有强时间依赖关系的数据，它在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域应用广泛，作用非常重要。
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