RNN（循环神经网络）：带“记忆”的神经网络

RNN通俗解读：带“记忆”的神经网络

RNN是Recurrent Neural Network（循环神经网络） 的缩写，核心是解决「序列数据」的处理问题——和CNN处理空间结构数据（如图像）不同，RNN专门处理有“先后顺序”的序列数据（比如文本、语音、时间序列），因为它自带“记忆功能”，能把前一步的信息传递到后一步，就像人读句子时会根据前文理解后文一样。

一、先搞懂：RNN为什么存在？（对比普通神经网络）

普通神经网络（比如你之前写的线性回归、简单CNN）的特点是“输入输出独立”：每一次计算只依赖当前输入，比如用“房子面积”预测房价，输入和输入之间没有关联。

但现实中很多数据是“有顺序的”：

文本：“我爱吃苹果”，“苹果”的含义依赖前面的“吃”；
时间序列：股票价格，今天的价格和昨天、前天的价格相关；
语音：一句话的后一个音节依赖前一个音节。

RNN的核心设计就是让网络“记住”前面的信息，用“循环体”把前一步的状态传递到当前步，从而捕捉序列的时序依赖。

二、RNN的核心工作原理（通俗版）

可以把RNN的每一步计算理解为“当前输入 + 历史记忆 → 新输出 + 新记忆”：

循环体（核心）：RNN有一个重复执行的“循环单元”，每一步接收两个输入——「当前时刻的序列数据」（比如一句话中的第i个单词）、「上一时刻的隐藏状态（记忆）」；
状态更新：循环单元结合这两个输入，输出「当前时刻的结果」，并更新「隐藏状态」（把当前信息存入“记忆”）；
序列遍历：按顺序处理序列的每一个元素，直到整个序列处理完。

用简单公式总结（不用记，理解逻辑即可）：

当前隐藏状态 = f(当前输入 × 输入权重 + 上一隐藏状态 × 循环权重 + 偏置)
当前输出 = g(当前隐藏状态 × 输出权重 + 偏置)

其中f通常是Tanh/ReLU激活函数（你之前学过的！），这也是为什么RNN隐藏层常用Tanh——它的输出范围(-1,1)，能更好地传递正负向的“记忆信息”。

三、RNN的基本结构（可视化）

以处理一句话（3个单词）为例：

输入1（第1个单词）→ 循环单元 → 输出1 + 隐藏状态1
输入2（第2个单词）+ 隐藏状态1 → 循环单元 → 输出2 + 隐藏状态2
输入3（第3个单词）+ 隐藏状态2 → 循环单元 → 输出3 + 隐藏状态3

可见：每一步的计算都依赖“上一步的记忆”，这就是RNN的“循环”本质。

四、MindSpore中RNN的使用（结合你熟悉的语法）

MindSpore的nn模块提供了RNN、LSTM（RNN的改进版）等类，核心还是通过construct方法定义序列处理逻辑，举个简单例子：

import mindspore as ms
import mindspore.nn as nn

# 定义简单的RNN模型（处理文本序列，输入维度10，隐藏层维度20，1层）
class SimpleRNN(nn.Cell):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.rnn = nn.RNN(
            input_size=10,  # 每个序列元素的特征维度（比如单词的embedding维度）
            hidden_size=20, # 隐藏状态维度（记忆的容量）
            num_layers=1,   # RNN的层数
            activation='tanh' # 隐藏层激活函数，默认Tanh（适配RNN的记忆传递）
        )
        self.fc = nn.Dense(20, 1)  # 输出层（比如预测序列的下一个值）
    
    def construct(self, x):
        # x的形状：(序列长度, 批量大小, 输入维度)
        rnn_out, hidden = self.rnn(x)  # rnn_out是每一步的输出，hidden是最后一步的隐藏状态
        # 用最后一步的隐藏状态做预测
        output = self.fc(hidden)
        return output

# 模拟序列输入：序列长度5，批量大小2，输入维度10
x = ms.Tensor(np.random.randn(5, 2, 10), dtype=ms.float32)
model = SimpleRNN()
pred = model(x)
print(pred.shape)  # 输出(1, 2, 1)：(RNN层数, 批量大小, 输出维度)

五、RNN的关键注意点（结合你之前学的知识）

激活函数选型：RNN隐藏层优先用Tanh（零中心化，适配序列的正负波动），也可用ReLU，但不要用Sigmoid（梯度消失严重）；
纯RNN的缺陷：处理长序列时（比如超过20个元素），容易出现“梯度消失”，无法记住太久远的信息——因此实际中常用LSTM/GRU（RNN的变体，专门解决长序列记忆问题）；
和CNN的区别：CNN是“空间局部特征提取”，RNN是“时序依赖捕捉”，二者常结合（比如处理视频：CNN提帧特征，RNN提时序特征）。

六、核心总结

RNN就是「带记忆的神经网络」，核心是通过“循环体”传递历史信息，专门处理文本、语音、时间序列等有顺序的数；

普通NN：输入独立，无记忆；
CNN：空间特征提取，无时序记忆；
RNN：时序特征提取，有记忆。

之前学的激活函数、construct方法等知识，完全可以迁移到RNN的使用中——比如RNN隐藏层的Tanh激活、输出层按任务选Softmax/Sigmoid等，逻辑是相通的。

posted @ 2025-12-13 01:59 wangya216 阅读(2) 评论(0) 收藏举报

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