摘要：本文作者正在写自己的新书Machine Learning with TensorFlow，这篇博文只是他新书的一小部分，作者用简单的语言介绍了RNN，不用一个小例子介绍了如何使用Tensorflow中内置的RNN模型进行预测。
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今天我们将研究一种名为循环神经网络的神经网络体系结构。它针对的不是自然语言数据，而是处理连续的时间数据，如股票市场价格。在本文结束之时，你将能够对时间序列数据中的模式进行建模，以对未来的值进行预测。
1.上下文信息
回到学校，我的一个期中考试仅由真的或假的问题组成时。假设一半的答案是“真的”，而另一半则是“假的”。我想出了大部分问题的答案，剩下的是靠随机猜测。我做了一件聪明的事情，也许你也可以尝试一下这个策略。在计数了我的“真”的答案之后，我意识到它与“假”这个答案不成比例。于是我的大部分猜测是“假”的，这样就可以平衡分配。
这竟然是有效的。在那一时刻我感觉到我是狡猾的。这是什么样的判断力，使我们对自己的决定那么有信心，我们又如何将这种判断力给予神经网络？
这个问题的一个答案是使用上下文来回答问题。语境提示是可以提高机器学习算法性能的重要信号。例如，假设你想检查一个英文句子，并标记每个单词的词性。
傻傻的方法是将每个单词单独分类为“名词”，“形容词”等，而不确认其相邻的单词。单词“努力”被用作动词，但根据上下文，你也可以使用它作为一个形容词，单纯的词性标注是一个需要努力的问题。
更好的方法是考虑上下文信息。为了向神经网络提供上下文信息，我们可以使用称为循环神经网络的体系结构。
循环神经网络（RNN）简介
为了理解循环神经网络（RNN），我们首先来看一下图1所示的简单架构。它将输入向量X（t）作为输入，并在某个时间（t）产生一个向量Y（t）的输出。中间的圆圈表示网络的隐藏层。
图1分别具有标记为X（k）和Y（k）的输入和输出层的神经网络
通过足够的输入/输出示例，你可以在TensorFlow中了解网络的参数。例如，我们将输入权重称为矩阵Win，输出权重作为矩阵Wout。假设有一个隐藏层，称为向量Z（t）。
如图2所示，神经网络的前半部分的特征在于函数Z（t）= X（t）* Win，神经网络的后半部分形式为Y（t）= Z（t）* Wout。同样，如果你愿意，整个神经网络可以是函数Y（t）=（X（t）* Win）* Wout。
图2神经网络的隐藏层可以被认为是数据的隐藏，由其输入权重编码并输出权重解码。
在微调神经网络后，你可能希望在现实世界的场景中开始使用你所学习的模型。通常，这意味着你将多次调用该模型，甚至可能连续反复调用，如图3所示。
图3通常，我们会运行相同的神经网络多次，而不考虑关于先前运行的隐藏状态。
在每个时间t，当调用学习模型时，这种体系结构不考虑关于以前运行的结果经验。就像预测股市走势一样，只看当前的数据。循环神经网络（RNN）与传统神经网络不同，因为它引入了转移权重W来跨越时间传递信息。图4显示了必须在RNN中学习的三个加权矩阵。
图4循环神经网络架构可以利用网络的先前状态来实现其优点。
理论上很好理解，但是你在这里必须要亲自动手做一下。让我们来吧！接下来将介绍如何使用TensorFlow的内置RNN模型。我们将使用这个RNN在现实世界的时间数据来预测未来！
2.实施循环神经网络
当我们实施RNN时，我们将使用TensorFlow。如图4所示，你不需要手动构建网络，因为TensorFlow库中已经支持一些鲁棒（robust）的RNN模型。
参考有关RNN的TensorFlow库信息，请参见https://www.tensorflow.org/tutorials/recurrent。
RNN的一种类型模型被称为长短期记忆网络（LSTM）。我觉得这是一个有趣的名字。它听起来也意味着：短期模式长期不会被遗忘。
LSTM的精确实现细节不在本文的范围之内。相信我，如果只学习LSTM模型会分散我们的注意力，因为它还没有确定的标准。
进一步阅读：为了了解如何从头开始执行LSTM，我建议你阅读以下的文章：https://apaszke.github.io/lstm-explained.html
我们现在开始我们的教程。首先从编写我们的代码开始，先创建一个新的文件，叫做simple_regression.py。导入相关的库，如步骤1所示。
步骤1：导入相关库
接着，定义一个类叫做SeriesPredictor。如步骤2所示，构造函数里面设置模型超参数，权重和成本函数。
步骤2：定义一个类及其构造函数
#A超参数。
#B权重变量和输入占位符。
#C成本优化器（cost optimizer）。
#D辅助操作。
接下来，我们使用TensorFlow的内置RNN模型，名为BasicLSTMCell。LSTM单元的隐藏维度是通过时间的隐藏状态的维度。我们可以使用该rnn.dynamic_rnn函数处理这个单元格数据，以检索输出结果。步骤3详细介绍了如何使用TensorFlow来实现使用LSTM的预测模型。
步骤3：定义RNN模型
#A创建一个LSTM单元。
#B运行输入单元，获取输出和状态的张量。
#C将输出层计算为完全连接的线性函数。
通过定义模型和成本函数，我们现在可以实现训练函数，该函数学习给定示例输入/输出对的LSTM权重。如步骤4所示，你打开会话并重复运行优化器。
另外，你可以使用交叉验证来确定训练模型的迭代次数。在这里我们假设固定数量的epocs。
训练后，将模型保存到文件中，以便稍后加载使用。
步骤4：在一个数据集上训练模型
#A训练1000次
我们的模型已经成功地学习了参数。接下来，我们想评估利用其他数据来评估以下预测模型的性能。步骤5加载已保存的模型，并通过馈送一些测试数据以此来运行模型。如果学习的模型在测试数据上表现不佳，那么我们可以尝试调整LSTM单元格的隐藏维数。
步骤5：测试学习的模型
但为了完善自己的工作，让我们组成一些数据，并尝试训练预测模型。在步骤6中，我们将创建输入序列，称为train_x，和相应的输出序列，称为train_y。
步骤6训练并测试一些虚拟数据
#A预测结果应为1，3，5，7。
#B预测结果应为4，9，11，13。
你可以将此预测模型视为黑盒子，并用现实世界的时间数据进行测试。
这篇博文只是我新书的一小部分，如果你想要学习更多的知识请移步：
Machine Learning with TensorFlow
本文由北邮@爱可可-爱生活老师推荐，阿里云云栖社区组织整理。
文章原标题：《Recurrent Neural Networks》
作者：Nishant Shukla机器学习布道者
译者：虎说八道。审校：主题曲哥哥。
文章为简译，更为详细的内容，请查看原文
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