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为什么需要RNN？

DNN、CNN只是单纯进行了训练，对于上下文信息没有提取能力。
而对于一些场景，我们孤立的学习某个词是不够的。如NLP中：一句话中词序列的顺序是重要的信息，此时就需要RNN来学习这种空间位置信息。

假设情人节，你的女朋友说想要苹果。那么你最好买的是苹果手机，而不是一筐苹果。

具体实现

每个时刻都有两个输入、两个输出。
以 xt 为例，每一层的运算有：
上一层输入St-1及权重矩阵W
当前输入xt及权重矩阵U
St及对应权重矩阵V得到输出Ot

对于Xt-1、Xt、Xt+1

可以对应理解为：我、吃、苹果

对于U、V、W

是不同时刻共享的矩阵

对于权重矩阵W

指的是：上一层隐藏层，到下一层隐藏层的权重矩阵，事实上是全连接。特殊的，每一层的节点数相同（上一层节点数，等于下一层节点数）。

对于St

事实上是：ht-1乘W，加上Xt乘U。然后输入tanh，得到St（ht）。

对于Xt

一般要通过词嵌入层