CS231n课程中，循环神经网络（RNN）是如何被深入探讨的？

循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）是一种用于处理序列数据的深度学习模型，在自然语言处理、时间序列分析等领域有着广泛应用，以下是关于CS231n课程中RNN的详细内容：

循环神经网络（RNN）的基本结构

每个RNN网络都有一个小的循环核心单元，它将传入输入值$x_t$，把$x_t$传到RNN中，RNN中有一个内部隐藏态（internal hidden state），这个内部隐藏态在每次RNN有新的输入时都会被更新，这个更新后的状态值会在下次读取输入时被反馈给模型，通常我们还希望RNN在每一次读取输入后都能产生一个输出。

RNN的五种类型

依据输入或者输出的尺寸是否可变，RNN可分为以下五种情况：

1、Vanilla RNN：读取前一个隐藏态$h_{t-1}$和当前的输入$x_t$，生成下一个隐藏态。

2、One to Many：接收固定长的输入项，输出不定长的输出项。

3、Many to One：输入不定长序列，输出固定长序列。

4、Many to Many：输入不定长序列，输出不定长序列。

5、Sequence to Sequence：会用来解决机器翻译之类的问题，输入一个不定长序列后输出一个不定长序列，可以看作是Many-to-one + One-to-many。

语言建模Language Modeling

通过读取一些语言从而让神经网络学会生成自然语言，我们让模型逐个生成字符/单词，假设有一个字符型的语言模型，网络读取一串字符序列，然后去预测这个文本流的下一个字符是什么，在本例中，词典为[h,e,l,o]，该模型对输入序列进行训练，最后进行预测。

RNN的反向传播

假设有一个序列，每个时间步生成$y$以及loss，这就是沿时间的反向传播方法，但该方法在序列很长的情况下，十分耗时，因为每次loss的计算，梯度计算和BP依赖于模型输入序列的长度，当输入序列很长时，BP就十分耗时，模型很难收敛，并且占用非常大的内存。

在实际中，采用一种近似方法，叫做沿时间的截断反向传播方法，将输入序列划分成若干个子序列（一般100个输入值划成一个子序列），然后对于每个子序列，做一次前向传播（会保留上一个子序列输出的隐藏态），算出子序列的损失，然后用这个损失做反向传播，并对$W$做一次更新。

RNN的应用

1、图像标注Image Captioning：输入一幅图像，模型输出自然语言的图像语义信息。

2、视觉问答Visual Question Answering：模型的输入为一个图像和一个用自然语言描述的问题，模型根据图像内容输出针对这一问题的回答。

RNN变种

1、多层递归神经网络Multilayers RNN：之前的RNN都只有1个隐藏态，而多层的RNN中有多个隐藏态。

2、LSTM（Long Short-Term Memory）：LSTM是一种特殊的RNN架构，能够解决梯度消失等问题，同时保留了长时序列的相关性。

相关FAQs解答

Q1：为什么示例中不是输出一个得分最高的字母？

A1：由于得到的是基于字母的概率分布图，不是直接取概率最高的字符输出，而是基于softmax输出的概率分布进行采样，高概率的字符更容易被采样并输出，低概率的字符也有几率被输出，从而使模型输出结果多样。

Q2：在测试阶段是否能输入一个softmax向量而不是一个one-hot向量？

A2：首先这会与训练阶段所使用的数据不同，让训练好的模型去做与训练阶段不同的任务模型会产生偏差，通常会输出一些无用的信息，当词典中含有大量信息时，想输出多个单词时，softmax向量在计算时间上会比较长，所以一般用稀疏向量处理one-hot向量。

小编有话说

RNN作为处理序列数据的强大工具，其灵活性和广泛的应用场景使其成为深度学习领域的重要组成部分，RNN也面临着梯度消失和梯度爆炸等挑战，需要通过LSTM等改进模型来解决这些问题，在学习和应用RNN时，理解其基本结构和工作原理是关键，同时也要关注其在实际应用中的表现和优化策略。