深度学习TensorFlow2，循环神经网络（RNN，LSTM）系列知识一：概述二：时间序列与嵌入层Embedding三：RNN：四：LSTM：

一：概述

二：时间序列

三：RNN

四：LSTM

一：概述

1、什么叫循环？

        循环神经网络是一种不同于ResNet，VGG的网络结构，个人理解最大的特点就是：它通过权值共享，极大的减少了权值的参数量。举个例子那ResNet18做个练习往往就可以抛出成千上万的权值w，但在循环神经网络w的值也就那么几个然后每层都用他们这几个，构成了循环。

2 、 循环神经网络主要作用场景？

        主要用于语言模型，文本生成，机器翻译。他们的一个特点就是数据是有序列可循的，举个例子：在进行图片识别的识别，你每次都拿到好几张图片，他们直接没啥关系，你先拿到一张狗和你先拿到一张猫并不会对模型产生什么大影响。但语言不一样，你现在读消息是从左往右，古代还有从右往左的那，这就是规定的序列。

ok！在学习循环神经网络前先把一个基础知识补充一下：时间序列

二：时间序列与嵌入层Embedding

1、时间序列：

        在上面我们提到了，语言是有顺序的，那么我们如何表达这些顺序那？有的人可能会觉得一句话从左往右，那么这是空间序列啊，emm一定程度上来说，好像也有点道理。但。。不太好比如万一有人从右往左写那？所以我们按照时间序列，我不管你怎么来，反正我先读到的但肯定是头，最后读的是尾。

        所以在使用循环神经网络一定要明确，我们是从时间的延展上看待数据

        那么我们如何去存储这些句子中的单词那？最先想到的是one_hot，但是我们的数据集至少也有上万的单词，那么表示一个单词可能会有上万个0表不是，造成了一个极大的稀疏矩阵

2、Embedding：        

        于是深度学习给我们提供了一解决的方法“”嵌入层Embedding， 然而当我去了解Embedding的时候发现，官网的解释如下

嵌入层将正整数（下标）转换为具有固定大小的向量

        啊?这，，，这都啥啊！什么叫做正整数的下标，怎么还有正数，和向量，不是探讨单词存储吗？

        给举个例子，嵌入层实际上就是通过高纬度表示低纬度，这样就可以节省很多空间：举个例子给你一个坐标轴x，单位为1，你在10的空间之中就能表示十个数字，但在给你一个单位1长度10的y轴变成2维度，你就能保存100个，再给你z轴。。。。

        实际操作中我们可以对单词进行编号，用一个多位的数组表示他 比如same对应的为【15,24,32,45,12】然后我们就可以通过这个坐标去找到它

        还一个好处就是：在实际训练中每个嵌入的向量都会得到更新。更新的目的是将由相关性的单词放到一起，在可视化的，我们可以更好的了解词语之间的关系（不仅仅是词语，任何能通过嵌入层 Embedding 转换成向量的内容都可以这样做）

  3、Embedding 层的常用 参数

最后

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