RNN循环神经网络PPT，涉及到LSTM，GRU、BRNN、BLSTM等等介绍，适合开会用，总共有50页，干货满满

1.干货满满，整整50页，远远比网络上其他RNN的PPT好，PPT修改过3、4次 2.常见激活函数，损失函数 3.从原理出发讲解LSTM神经网络与传统RNN的区别 4.讲解多个RNN的变体原理细节，GRU、BRNN、BLSTM。 5.RNN的应用场景 6.RNN的背景及其意义 循环神经网络（RNN）是深度学习中一种关键的序列模型，主要用来处理具有时间序列特性的数据，如文本、语音或视频。相较于传统的前馈神经网络（FNN）和卷积神经网络（CNN），RNN能更好地捕捉数据间的依赖关系，尤其是在序列长度不确定的情况下。 RNN的产生源于前馈神经网络的局限性。FNN和CNN假设数据是独立的，无法处理具有时间序列结构的数据，例如在自然语言处理中，单词顺序至关重要。RNN通过其循环结构克服了这一限制，使得前一时刻的输出可以影响后一时刻的输入，形成了一种时间上的动态反馈机制。 简单RNN的基本构成包括输入序列x和输出序列o，以及一个内部状态h。在每个时间步t，RNN接收输入xt，并结合前一时刻的隐藏状态ht-1来计算新的隐藏状态ht。隐藏层的更新公式为： \[ h_t = f(W_{xh}x_t + W_{hh}h_{t-1} + b_h) \] 其中，f是激活函数，Wxh和Whh是权重矩阵，bh是偏置项。 尽管RNN理论上能记住长期依赖，但在实践中，由于反向传播通过时间（BPTT）算法，长期依赖的捕获受到梯度消失或爆炸问题的困扰。这是因为激活函数如sigmoid和tanh的导数范围有限，导致在反向传播过程中梯度可能逐渐减小或增大。 为了解决RNN的问题，出现了多种变体，其中最著名的是长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。LSTM引入了三个门（输入门、遗忘门和输出门），以控制信息的流动，防止梯度消失。GRU则简化了LSTM的结构，合并了部分门控机制，但仍然有效地解决了长期依赖问题。 双向RNN（BRNN）和双向LSTM（BLSTM）进一步扩展了RNN的能力，它们同时考虑了序列的前向和后向信息，提高了对序列的理解。这在处理如语言模型、情感分析等任务时特别有用。 RNN在众多领域有广泛应用，如自然语言处理（NLP）中的文本生成、机器翻译、语音识别，以及时间序列预测、推荐系统等。它们的灵活性和强大的序列建模能力使其成为深度学习研究中的热门话题，而各种优化的RNN结构（如LSTM、GRU）则持续推动着这个领域的进步。