**
是t時刻的輸入，例如單詞中相應的one-hot向量st
st是t時刻的隱狀態（memory），基於上一時刻的隱狀態和當前輸入得到：st=
f(ux
t+ws
t−1)
st=f(uxt+wst−1)
，其中f
f一般是非線性的啟用函式，在計算s0s0
時，即第乙個單詞的隱藏層狀態，需要用到s−1
s−1，但是其並不存在，在實現中一般置為0ot
ot表示t時刻的輸出，如下個單詞的向量表示，ot=
soft
max(
vst)
ot=softmax(vst)
需要注意的是：在傳統神經網路中，每乙個網路層的引數是不共享的。而在rnn中，所有層次均共享同樣的引數（例如上例中的u,v
,wu,v,w
）。其反應出rnn中的每一步都在做相同的事，只是輸入不同，因此大大地降低了網路中需要學習的引數。
輸出是序列（例如影象標註：輸入是一張影象，輸出是單詞的序列）。
輸入是序列（例如情緒分析：輸入是乙個句子，輸出是對句子屬於正面還是負面情緒的分類）。
輸入輸出都是序列（比如機器翻譯：rnn輸入乙個英文句子輸出乙個法文句子）。
反向計算每個神經元的誤差項值，它是誤差函式e對神經元j的加權輸入的偏導數；
計算每個權重的梯度，最後再用隨機梯度下降演算法更新權重。=|
|wdi
ag[f
′(ne
ti)]
||γ=||wdiag[f′(neti)]||
，如果 γ
>
1γ>1
，當k−t
+1→∞
k−t+1→∞
會造成梯度**問題；相反，如果 γ
<
1γ<1
，當k−t
+1→∞
k−t+1→∞
時會出現和深度前饋神經網路類似的梯度消失問題。換而言之，導數的鏈式法則導致了連乘的形式，從而造成梯度消失與梯度**。而lstm能避免rnn的梯度消失問題，其使用「累加」的形式計算狀態，這種累加形式導致導數也是累加形式，因此避免了梯度消失。t−
1ht−1
和 xt
xt，輸出乙個在 0 到 1 之間的數值給每個在細胞狀態 ct−
1ct−1
中的數字。1 表示「完全保留」，0 表示「完全捨棄」。
讓我們回到語言模型的例子中來基於已經看到的**下乙個詞。在這個問題中，細胞狀態可能包含當前主語的性別，因此正確的代詞可以被選擇出來。當我們看到新的主語，我們希望忘記舊的主語。~t
c~t，會被加入到狀態中。下一步，我們會講這兩個資訊來產生對狀態的更新。
在我們語言模型的例子中，我們希望增加新的主語的性別到細胞狀態中，來替代舊的需要忘記的主語。t−
1ct−1
更新為 ctct
。前面的步驟已經決定了將會做什麼，我們現在就是實際去完成。
我們把舊狀態與 ftft
相乘，丟棄掉我們確定需要丟棄的資訊。接著加上 it∗
c~tit∗c~t
。這就是新的候選值，根據我們決定更新每個狀態的程度進行變化。
在語言模型的例子中，這就是我們實際根據前面確定的目標，丟棄舊代詞的性別資訊並新增新的資訊的地方。
迴圈神經網路與LSTM
txt 是t時刻的輸入，例如單詞中相應的one hot向量st st是t時刻的隱狀態 memory 基於上一時刻的隱狀態和當前輸入得到 st f ux t ws t 1 st f uxt wst 1 其中f f一般是非線性的啟用函式，在計算s0s0 時，即第乙個單詞的隱藏層狀態，需要用到s 1 s ...
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在傳統神經網路中，模型不會關注上一時刻的處理會有什麼資訊可以用於下一時刻，每一次都只會關注當前時刻的處理。舉個例子來說，我們想對一部影片中每一刻出現的事件進行分類，如果我們知道電影前面的事件資訊，那麼對當前時刻事件的分類就會非常容易。實際上，傳統神經網路沒有記憶功能，所以它對每一刻出現的事件進行分類...
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