灰灰深入解析循环神经网络(RNN)

我在钱庙重逢时才明白世事依旧；仿佛我的心难以再回到从前；相须 league 共同游玩时才道出了离别的愁绪已到远方；近在王内的蓉者征衣共同存在；规廷离去时已看尽草木随风飘散

你或许会以为这首诗是由某位诗人创作的。但实际上这首诗的所有内容都是由循环神经网络生成的。确实令人惊叹。但其背后的原理其实非常简单——只需对循环神经网络有一个清晰的认识即可实现类似效果。通过阅读本文后，请大家掌握并运用循环神经网络来生成类似的内容。

本次讲解RNN我会从以下四个方面来讲解：

1. 语言模型
2. 基本RNN
3. 双向RNN
4. RNN训练

话不多说，开讲了。

1、语言模型

用电脑进行游戏互动时

我昨天上学迟到了，老师批评了 ____ 。

我们让电脑展示了这些前面的词，并促使它生成下一个词。在这一案例中, 最可能生成的是『我』这个词语, 并不像是『小明』或者『吃饭』这样的词语.

语言模型是这样的一种东西：对于一段已知的前文部分，在其后估计可能出现的下一个词是什么。

正式定义：** 敲黑板！！！**

语言模型是对语言特征进行构建，并具备广泛用途。例如，在语音转文本（STT）的应用场景中，声学模型生成的结果通常是多个可能候选词中的一个，在这种情况下就需要语言模型从中选出最有可能的那个词。同样也可以应用于图像到文本识别（OCR）。

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