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直接看这个博客吧，写得很好
一、循环神经网络（RNN）原理通俗解释
- 在图像处理中，目前做的最好的是CNN
- 自然语言处理中，表现比较好的是RNN
既然我们已经有了人工神经网络和卷积神经网络，为什么还要循环神经网络？
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原因很简单，无论是卷积神经网络，还是人工神经网络，他们的前提假设都是：元素之间是相互独立的，输入与输出也是独立的
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循环神经网络，他的本质是：像人一样拥有记忆的能力。因此，他的输出就依赖于当前的输入和记忆。
RNN结构：
RNN中的结构细节：
- 可以把 StS_tSt 当作隐状态，捕捉了之前时间点上的信息。就像你去考研一样，考的时候记住了你能记住的所有信息。
- oto_tot 是由当前时间以及之前所有的记忆得到的。就是你考研之后做的考试卷子，是用你的记忆得到的。
- 很可惜的是，StS_tSt 并不能捕捉之前所有时间点的信息。就像你考研不能记住所有的英语单词一样。
- 和卷积神经网络一样，这里的网络中每个 cell 都共享了一组参数（U，V，W）,这样就能极大的降低计算量了。
- oto_tot 在很多情况下都是不存在的，因为很多任务，比如文本情感分析，都是只关注最后的结果的。就像考研之后选择学校，学校不会管你到底怎么努力，怎么心酸的准备考研，而只关注你最后考了多少分。
- 用一句话解释RNN，就是一个单元结构重复使用。
定义：
- XtX_tXt : 表示t时刻的输入
- oto_tot : 表示t时刻的输出
- StS_tSt : 表示t时刻的记忆
当前时刻的输出是由：以前的记忆和当前时刻的输入决定的，神经网络最擅长做的就是通过一系列参数把很多内容整合到一起，然后学习这个参数，因此就定义了RNN的基础：
下一状态：St=σ(U∗Xt+W∗St−1+b)S_t = \sigma( U * X_t + W * S_{t-1} + b)St=σ(U∗Xt+W∗St−1+b)
当前输出：ot=σ(V∗St+c)o_t = \sigma(V * S_t + c)ot=σ(V∗St+c)
- σ()\sigma()σ() 是神经网络中的激活函数
- 套用一个激活函数，可以用来做一个非线性映射，也可以用来过滤信息
双向 RNN
在有些情况，比如有一部电视剧，在第三集的时候才出现的人物，现在让预测一下在第三集中出现的人物名字，你用前面两集的内容是预测不出来的，所以你需要用到第四，第五集的内容来预测第三集的内容，这就是双向RNN的想法。如图是双向RNN的图解：
从前往后：
St1=σ(U1∗Xt+W1∗St−1+b1)S^1_t = \sigma( U^1 * X_t + W^1 * S_{t-1} + b^1)St1=σ(U1∗Xt+W1∗St−1+b1)
ot=σ(V1∗St+c1)o_t = \sigma( V^1 * S_t + c^1)ot=σ(V1∗St+c1)
从后往前：
St2=σ(U2∗Xt+W2∗St+1+b2)S^2_t = \sigma( U^2 * X_t + W^2 * S_{t+1} + b^2)St2=σ(U2∗Xt+W2∗St+1+b2)
ot=σ(V2∗St+c2)o_t = \sigma( V^2 * S_t + c^2 )ot=σ(V2∗St+c2)
双向RNN需要的内存是单向RNN的两倍，因为在同一时间点，双向RNN需要保存两个方向上的权重参数，在分类的时候，需要同时输入两个隐藏层输出的信息。
深层双向 RNN
深层双向RNN 与双向RNN相比，多了几个隐藏层，因为他的想法是很多信息记一次记不下来，比如你去考研，复习考研英语的时候，背英语单词一定不会就看一次就记住了所有要考的考研单词吧，你应该也是带着先前几次背过的单词，然后选择那些背过，但不熟的内容，或者没背过的单词来背吧。
Pyramidal RNN（金字塔型RNN）
