在探讨“苹果的Siri”和“亚马逊的Alexa”如何理解话语时，不得不提及一个在这些应用背后默默工作的算法——循环神经网络（Recurrent Neural Networks，简称RNN）。
当首次接触到RNN时，感到非常困惑。神经网络如何记忆信息？为什么在已经有了前馈神经网络和卷积神经网络之后，还需要RNN？经过大量的研究和努力，终于对这种算法有了一定的理解。在本文中，希望能够将知识分享给大家，以便在阅读实际的研究论文时能够感到轻松。
让从一个简单的问题开始："love I go to the gym to"这句话对来说有意义吗？显然没有。现在读一下这句话："I love to go to the gym"，这句话就变得有意义了。单词顺序的轻微混乱使得整个句子变得难以理解。如果人脑都难以理解这种混乱的句子，那么计算机又如何能够编码这种句子呢？这将是一个非常困难的任务。
从上述例子中，可以了解到文本的顺序是非常重要的。那些顺序或序列重要的数据被称为序列数据。文本、语音和时间序列数据是序列数据的几个例子。
假设有一些板球运动员的评论，任务是预测这些评论是积极的还是消极的。在建立模型之前，第一步是将所有评论（文本数据）转换成机器可以理解的形式。可以使用各种技术，如独热编码或深度学习技术，例如Word2vec。
例如，句子1——"Sachin Tendulkar Legend of cricket"，可以看到这句话总共有5个单词或标记。同样，句子2——"He is great"有3个单词，但是输入层的架构是固定的，为5。因此，没有直接的方法将这些数据输入到网络中。现在可能在想，为什么不将每个句子转换成与最长句子长度相等的长度，通过添加零来解决这个问题。是的，这可能解决了问题，但想想网络将有多少权重，它肯定会呈指数级增长。
假设句子的最大长度是10（这在现实世界的应用中是不现实的，它将大得多）。
假设语料库中的单词数量=10k（考虑到一个非常小的语料库）。
那么每个输入将变成100k维，并且只有10个神经元在隐藏层，参数数量就变成了100万！要有一个适当的网络意味着拥有数十亿的参数。为了克服这个问题，需要一个具有权重共享能力的网络。
这就是RNN发挥作用的地方。它们对序列的每个元素使用相同的权重，减少了参数的数量，并允许模型泛化到不同长度的序列。
在上述图表中，“折叠”部分代表神经网络，不是将整个句子传递给它，而是传递一个单词给它，这个单词将给一个输出。它还会产生一个激活函数，然后传递到下一个时间步，如图表所示。这两个图表表示的是同一件事。
让通过一个例子来理解这一点。假设正在进行一个“命名实体识别”项目，想要预测实体的名称。传递给模型的句子是“Chirag worked at Microsoft in India”。不是一次性传递整个句子，而是只传递第一个单词给模型。
这个RNN将接受一个输入激活，最初是一个零矩阵（它会逐渐学习），并给出一个输出激活函数，然后传递到下一个时间步。在t=2时，它将接受“worked”作为输入，并产生激活和输出。这里0意味着它不是一个实体。然后它将在t=3时接受第三个单词，它将继续重复这个过程，直到到达语句的末尾。
这里需要注意的几点是，这是通过时间重复的相同块，并且传递句子的顺序在这里很重要，例如，在上述图表中，预测“组织”不仅仅是考虑单词Microsoft，还考虑了到目前为止出现在句子中的所有单词，因为正在反复将激活函数传递到下一个时间戳。
许多到一个（Many to one）：假设想制作一个模型，根据电影评论预测电影的评分（电影评分预测）。那么输出将始终是一个，即电影的评分，输入可以是任何大小，评论可以是任何长度。一些更多的应用是情感分析、情绪识别等。
一对一（One to many）：一个例子可能是一个模型，其工作是根据给定的输入生成一个婴儿名字。例如，如果传递“男性”作为输入，那么模型应该生成一个男性名字，反之亦然。这里输入大小可以只有一个，输出大小可以是任何东西。需要注意的一点是，每个时间戳的输出也作为输入传递到下一个时间戳，这就是模型知道哪个字符首先发生以及产生哪个字符的方式。
多对多（Many to many）：在语言翻译的情况下，输入大小可以是任何长度，输出也可以是任何长度。例如，英语到法语的翻译。在这里，只有当所有输入单词都传递后，才会生成输出（上述图表中的图4）。在这种类型的模型中，接受输入的第一部分被称为“编码器”，给出输出的第二部分被称为“解码器”，将在后面更多地了解这两个部分。
希望本文为提供了所需的基本直觉。在下一篇文章中，将了解这个模型在内部是如何工作的，将了解RNN中的反向传播是如何工作的，以及LSTM和GRU的详细描述。总之，学习了什么是序列数据，以及如何利用文本数据制作出像语音识别、图像字幕生成器等出色的应用。