循环神经网络(RNN)

习题预习

1. RNN可以用来解决什么样的问题？
2. RNN的神经元架构有哪些特点？
3. RNN的训练流程是怎样的？可以使用哪些优化算法？
4. 什么是长短期记忆（LSTM）神经网路？它有什么特点？
5. RNN常常用来处理时间序列数据，请举例说明一个应用情境。

说明知识

Recurrent Neural Networks (RNNs)是一种神经网路的架构，最初被创造用来处理序列的资料，例如语言、音讯及影像等。

RNNs的特点是有一个额外的网路层，被称为hidden layer。这个hidden layer，跟一般神经网路的hidden layer不一样的地方在于：每个hidden node都会接收上一个时间点的hidden node的讯息。换句话说，hidden layer具有时序性，并且可以在处理序列资料时记忆先前预测的结果。这个过程称为记忆体(memory)或循环性(recurrence)。

以下是一个简单的RNNs例子：我们要用RNNs创建一个模型，可以翻译英文为法文的问候语。假设我们有以下的英语问候语：

“Hello, how are you?”
“Good morning, how’s your day going?”
“Hi there, what’s up?”

RNNs模型会被训练，输入每个单词的资料，并且在最后输出法文的翻译。在这过程中，RNNs会从前一个word node储存目前的资讯，并且随着时间记录预测翻译的过程。这样，RNNs可以在翻译每个单词时，考虑到整个语句上下文，并进行更准确的翻译。

条列重点

1. RNN是一种神经网路架构，主要用于处理序列数据。
2. RNN的基本建构是将先前的输出作为当前输入的一部分，这样可以在处理序列数据时保留时间信息。
3. RNN的一个重要变形是Long Short-Term Memory (LSTM)，其增加了记忆单元和遗忘机制，能够更好地处理长序列数据。
4. RNN可应用于多个领域，如语言模型、机器翻译、语音识别、图像描述等。
5. RNN的训练通常使用反向传播算法，并且需要考虑如何处理序列尺寸不同的数据，如padding和截断。
6. RNN的模型复杂度相对较高，容易出现过拟合现象，因此需要进行正规化和dropout等机制。
7. 目前在RNN上的研究主要包括如何改进训练算法、如何应用于更多领域、如何设计更有效的模型结构等。

知识测验

1. RNN的反向传播算法是如何计算梯度来更新权重？
   答案：RNN的反向传播算法基于时间展开的梯度下降，通过将时间展开的循环神经网络展开成图形，从输出端向输入端进行反向传播，计算梯度来更新权重。

2. 如何将RNN应用于自然语言处理中的情感分析任务？
   答案：通过使用RNN的长短期记忆（LSTM）单元，将文本数据转换为数字序列，然后使用情感词典或情感训练数据进行训练，利用RNN学习文本序列中的情感特征。

3. 如何解决RNN在长序列中的梯度消失问题？
   答案：引入门控循环神经网络（GRU）和长短期记忆网络（LSTM）等门控机制，控制讯息在神经网络传播过程中的流动，减缓梯度消失问题。

4. RNN如何处理变长序列中的不定长度问题？
   答案：通过使用“padding”技术，将输入序列补齐至相同长度，然后将补齐的部分设置为0，利用RNN学习序列特征后再进行截断，去掉不必要的部分。

5. RNN如何应用于股票预测任务？
   答案：通过使用时间序列数据，将历史股票价格序列作为输入，预测未来价格序列作为输出。利用RNN分析历史数据中的股票价格变化趋势，并进行预测。可以使用LSTM或GRU等进阶的RNN模型来构建股票预测模型。