０语言模型－N-Gram
语言模型就是给定句子前面部分，预测后面缺失部分
ｅｇ．我昨天上学迟到了，老师批评了____。
N-Gram模型： ，对一句话切词 我 昨天 上学 迟到 了 ，老师 批评 了 ____。
２－N-Gram 会在语料库中找 了 后面最可能的词；
３－N-Gram 会在预料库中找 批评了 后面最可能的词；
４－N-Gram 的内存耗费就非常巨大了（语料库中保存所有的四个词的预料组合）。
1.1单向循环神经网络
一个单隐层结构示意图：
参数：输入到隐层的权重Ｕ、隐层到输出的权重Ｖ，自身递归的权重Ｗ
循环层输出：
ｆ是激活函数；
输出层（全连接）
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ｇ是激活函数；
1.２双向循环神经网络
单向循环网络是根据前文猜测空白词语；双向是根据前后文一起预测空白词语。
eg 我的手机坏了，我打算____一部新手机。
双向卷积神经网络的隐藏层要保存两个值，一个A参与正向计算，另一个值A‘参与反向计算。
最终输出
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， 正向计算时，隐藏层的值与有关；反向计算时，隐藏层的值与有关；最终的输出取决于正向和反向计算的
加和。注：同向权重共享，异向权重不共享！
规范格式：
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1.3深度循环网络
堆叠多个隐层，示意图如下：
2训练BPTT
同bp的训练步骤
2.1 前向计算：
向量形式：
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2.2 反向计算：分两个方向考虑，沿时间反向传播(与W有关)和传递到上一层网络（与U有关）
2.2.1第一个方向，沿时间传递一个时刻：同bp原理借用netj传导
又t时刻和t-1时刻netj的关系：
因此梯度链
带入求得
所以最终梯度计算得：
2.2.2第二个方向：同bp
由l层和l-1层的netj关系：
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因此梯度链
所以最终梯度计算得：
2.3计算权重矩阵W
由nett计算公式：
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求t时刻w的梯度：
所以 t时刻W的梯度为：
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最终 各个时刻W梯度之和：
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2.4计算权重U:
同理W，求t时刻u的梯度:
最终 各个时刻U梯度之和:
3梯度爆炸和消失问题
由于RNN在训练过程中容易发生梯度爆炸和消失问题，所以不适合处理较长序列。
梯度爆炸问题：设置阈值，直接截取；
梯度消失问题：1合理初始化权重，躲避梯度消失区域；
2用relu代替tanh和sigmoid作为激活函数；
3使用GRU或者LSTM结构。
4工程应用：
1 one-hot编码：建立一个包含所有词汇的字典，每个词都是N维的二进制向量，排列在第几个就第几位为1，其余0；
缺点：得到高纬并且稀疏的向量
2softmax：可以得到输出概率
3优化函数：soft max层对应交叉熵代替均方误差MSE，研究证明更make sense
参考：网络博客
循环神经网络RNN公式推导走读
原文：http://www.cnblogs.com/rongyux/p/6715235.html
第二项：
