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一.基本结构

1.目标：处理序列数据（时间序列，文本，语音等），捕捉时间维度上的依赖关系

核心机制：通过隐藏状态（hidden State）传递历史信息，每个时间步的输入包含当前数据和前一步的隐藏状态

前向传播的公式：

• ht​：当前时间步的隐藏状态

• xtxt​：当前输入

• Wh,WxWh​,Wx​：权重矩阵

• σσ：激活函数（通常为tanh或ReLU）

2.输入与输出形式

单输入单输出（如时间序列预测）：每个时间步接收一个输入，最后一步输出预测结果

多输入，多输出（如机器翻译）： 每个时间步接收输入并生成输出（如逐词翻译）。

Seq2Seq（如文本生成）：编码器-解码器结构，编码器处理输入序列，解码器生成输出序列。

二.RNN的变体

1.双向RNN

• 特点：同时捕捉过去和未来的上下文信息。

• 结构：包含正向和反向两个隐藏层，最终输出由两者拼接而成。

2.深层RNN

• 特点：堆叠多个RNN层，增强模型表达能力。

• 结构：每层的隐藏状态作为下一层的输入。

3.LSTM（长短时记忆网络）

• 核心机制：通过细胞状态（Cell State）和门控机制（输入门、遗忘门、输出门）解决梯度消失问题。

• 门控公式：

  • 遗忘门：决定保留多少旧信息

  • 输入门：决定新增多少新信息

  • 输出门：决定当前隐藏状态输出

4.GRU（门控循环单元）

• 简化版LSTM：合并细胞状态和隐藏状态，参数更少。

• 门控公式：

  • 更新门：控制新旧信息的融合比例

  • 重置门：决定忽略多少旧信息

三.RNN的梯度问题与优化 

梯度消失与爆炸的原因

• 反向传播：通过时间展开（BPTT）计算梯度时，梯度涉及权重矩阵的连乘。

• 梯度消失：若权重矩阵特征值 ∣λ∣<1∣λ∣<1，梯度指数级衰减，深层参数无法更新。

• 梯度爆炸：若 ∣λ∣>1∣λ∣>1，梯度指数级增长，导致数值溢出或模型震荡。

解决方案

• 梯度裁剪（Gradient Clipping）：限制梯度最大值，防止爆炸。

• 参数初始化：使用正交初始化（保持矩阵乘法后的范数稳定）。

• 改进结构：LSTM/GRU通过门控机制缓解梯度消失。

• 残差连接：跨时间步跳跃连接（如 ht=ht−1+f(xt,ht−1)ht​=ht−1​+f(xt​,ht−1​)），直接传递梯度。