CNN，RNN，LSTM都是什么？| 小白深度学习入门
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卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）
CNN 是一种前馈神经网络，通常由一个或多个卷积层（Convolutional Layer）和全连接层（Fully Connected Layer，对应经典的 NN）组成，此外也会包括池化层（Pooling Layer）。
CNN 的结构使得它易于利用输入数据的二维结构。
注意：前馈神经网络（Feedforward NN）指每个神经元只与前一层的神经元相连，数据从前向后单向传播的 NN。其内部结构不会形成有向环（对比后面要讲到的 RNN/LSTM）。
它是最早被发明的简单 NN 类型，前面讲到的 NN、DNN 都是前馈神经网络。
每个卷积层由若干卷积单元组成——可以想象成经典 NN 的神经元，只不过激活函数变成了卷积运算。
卷积运算是有其严格的数学定义的。不过在 CNN 的应用中，卷积运算的形式是数学中卷积定义的一个特例，它的目的是提取输入的不同特征。
一般情况下，从直观角度来看，CNN 的卷积运算，就是下图这样：
上图中左侧的蓝色大矩阵表示输入数据，在蓝色大矩阵上不断运动的绿色小矩阵叫做卷积核，每次卷积核运动到一个位置，它的每个元素就与其覆盖的输入数据对应元素相乘求积，然后再将整个卷积核内求积的结果累加，结果填注到右侧红色小矩阵中。
卷积核横向每次平移一列，纵向每次平移一行。最后将输入数据矩阵完全覆盖后，生成完整的红色小矩阵就是卷积运算的结果。
CNN 经常被用于处理图像，那么对应的输入数据就是一张图片的像素信息。
对于这样的输入数据，第一层卷积层可能只能提取一些低级的特征，如边缘、线条、角等，更多层的网络再从低级特征中迭代提取更复杂的特征。
CNN 结构相对简单，可以使用反向传播算法进行训练，这使它成为了一种颇具吸引力的深度学习网络模型。
除了图像处理，CNN 也会被应用到语音、文本处理等其他领域。
循环神经网（Recurrent Neural Network，RNN）
RNN，循环神经网络，也有人将它翻译为递归神经网络。从这个名字就可以想到，它的结构中存在着“环”。
确实，RNN 和 NN/DNN 的数据单一方向传递不同。RNN 的神经元接受的输入除了“前辈”的输出，还有自身的状态信息，其状态信息在网络中循环传递。
RNN 的结构用图形勾画出来，是下图这样的：
注意：图中的 并不是一个神经元，而是一个神经网络块，可以简单理解为神经网络的一个隐层。
RNN 的这种结构，使得它很适合应用于序列数据的处理，比如文本、语音、视频等。这类数据的样本间存在顺序关系（往往是时序关系），每个样本和它之前的样本存在关联。
RNN 把所处理的数据序列视作时间序列，在每一个时刻 ，每个 RNN 的神经元接受两个输入：当前时刻的输入样本 ，和上一时刻自身的输出 ht-1
。
t 时刻的输出：
图1经过进一步简化，将隐层的自连接重叠，就成了下图：
上图展示的是最简单的 RNN 结构，此外 RNN 还存在着很多变种，比如双向 RNN（Bidirectional RNN），深度双向 RNN（Deep Bidirectional RNN）等。
RNN 的作用最早体现在手写识别上，后来在语音和文本处理中也做出了巨大的贡献，近年来也不乏将其应用于图像处理的尝试。
长短时记忆（Long Short Term Memory，LSTM）
LSTM 可以被简单理解为是一种神经元更加复杂的 RNN，处理时间序列中当间隔和延迟较长时，LSTM 通常比 RNN 效果好。
相较于构造简单的 RNN 神经元，LSTM 的神经元要复杂得多，每个神经元接受的输入除了当前时刻样本输入，上一个时刻的输出，还有一个元胞状态（Cell State），LSTM 神经元结构请参见下图：
LSTM 神经元中有三个门。
遗忘门（Forget Gate)：接受xt 和 ht-1 为输入，输出一个0到1之间的值，用于决定在多大程度上保留上一个时刻的元胞状态ct-1。1表示全保留，0表示全放弃。
输入门（Input Gate）: 用于决定将哪些信息存储在这个时刻的元胞状态 中。
输出门（Output Gate）：用于决定输出哪些信息。
RNN vs LSTM
虽然从连接上看，LSTM 和 RNN 颇为相似，但两者的神经元却相差巨大，我们可以看一下下面两个结构图的对比：
注意：如果把 LSTM 的遗忘门强行置0，输入门置1，输出门置1，则 LSTM 就变成了标准 RNN。
可见 LSTM 比 RNN 复杂得多，要训练的参数也多得多。
但是，LSTM 在很大程度上缓解了一个在 RNN 训练中非常突出的问题：梯度消失/爆炸（Gradient Vanishing/Exploding）。这个问题不是 RNN 独有的，深度学习模型都有可能遇到，但是对于 RNN 而言，特别严重。
梯度消失和梯度爆炸虽然表现出来的结果正好相反，但出现的原因却是一样的。
因为神经网络的训练中用到反向传播算法，而这个算法是基于梯度下降的——在目标的负梯度方向上对参数进行调整。如此一来就要对激活函数求梯度。
又因为 RNN 存在循环结构，因此激活函数的梯度会乘上多次，这就导致：
如果梯度小于1，那么随着层数增多，梯度更新信息将会以指数形式衰减，即发生了梯度消失（Gradient Vanishing）；
如果梯度大于1，那么随着层数增多，梯度更新将以指数形式膨胀，即发生梯度爆炸（Gradient Exploding）。
因为三个门，尤其是遗忘门的存在，LSTM 在训练时能够控制梯度的收敛性，从而梯度消失/爆炸的问题得以缓解，同时也能够保持长期的记忆性。
果然，LSTM 在语音处理、机器翻译、图像说明、手写生成、图像生成等领域都表现出了不俗的战绩。
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