递归神经网络(RNNs)是一类常用的序列数据人工神经网络。三种最常见的递归神经网络类型分别是：
vanilla RNN
长短记忆RNN(LSTM)，由 Hochreiter和 Schmidhuber 在年提出
门控循环单元(GRU)，由Cho等人在年提出賽普·霍克賴特
要指出的一点是，我将使用"RNNS"来统称本质上是递归神经网络结构，"vanilla RNN"来指代在图一所展示的最简单的循环神经网络结构.
有很多关于递归神经网络的图解.
我个人最喜欢的一个是Michael Nguyen发表在《走向数据科学》(Towards Data Science)的这篇文章，因为他不仅给我们提供了对这些模型的直觉，更重要的是这些漂亮的插图，使我们更容易理解。但我发表这篇文章的动机是为了更好地理解这些单元中发生了什么，节点是如何共享的，以及它们是如何转换为输出节点。这里，我也受到了Michael的动画启发。
本文研究了vanilla RNN、LSTM和GRU单元。这是一个简短的概述，是为那些读过关于这些主题的文章的人准备的。(我建议在阅读本文之前先阅读Michael的文章)，需要注意的是，以下动画是按顺序引导的，但在向量化的机器计算过程中并不反映时间上的顺序。
下面是我用来做说明的图例：
图：动画图例
在我的动画中，我使用了大小为(绿色)的输入和个隐藏单元(红色)，批量大小为。
让我们开始吧！
图：vanilla RNN 示意动画
t—时间步长
X—输入
h—隐藏状态
X的长度—输入的大小
h的长度—隐藏单元。请注意不同的库以不同的方式调用它们，但它们的含义相同：
- Keras — state_size ,units
- PyTorch — hidden_size
- TensorFlow — num_units
图：LSTM 示意动画
C - 单元状态
注意，单元状态的维度与隐藏状态的维度相同。
图：GRU 示意动画
希望这些动画能以某种方式帮助你！以下是静态图像中的概况：
图：Vanilla RNN 单元
图：LSTM 单元
图：GRU 单元
一个提醒：我使用Google绘图来创建的这些示意图。
了解LSTM Networks - colah 的博客。
https://colah.github.io/posts/--Understanding-LSTMs/LSTM和GRU的插图指南：逐步解释
https://towardsdatascience.com/illustrated-guide-to-lstms-and-gru-s-a-step-by-step-explanation-eebbf
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