RNN是最常用的LSTM（LSTM由RNN转化而来）一般般用于记住之前的状态，以供后续神经网络的判断，它由input gate 、forget gate 、output gate 、和cell memory组成，每个LSTM本质上就是一个神经元，特殊之处在于有4个输入：
z
z
z和三个门控制信号
z
i
,
z
f
,
z
o
z^{i},z^{f},z^{o}
zi,zf,zo 组成 ，每个时间点的输入都是由当前输入值+上一个时间点的输出值+上一个时间点cell值来组成
槽填充
在智能客服、智能订票系统中，往往需要槽填充技术，他会分析用户说出的语句，将时间、地址等有效的关键词填到对应的槽上，并过滤掉无效的词语。
词汇转化为向量，可以使用1-of-N(one-hot)编码，word hashing或者是word vector等方式，此外我们可以尝试使用Feedforward Neural Network来分析词汇，判断出它是属于时间或是目的地的概率.
如上图所示：该神经网络会先处理“arrive”和“leave”这两个词汇，然后再处理“Taipei”，这时对NN来说，输入是相同的，它没有办法区分出“Taipei”是出发地还是目的地
这个时候我们就希望神经网络是有记忆的，如果NN在看到“Taipei”的时候，还能记住之前已经看过的“arrive”或是“leave”，就可以根据上下文得到正确的答案
这种有记忆力的神经网络，就叫做Recurrent Neural Network(RNN)
在RNN中，隐藏层每次产生的输出
a
1
,
a
2
a_{1},a_{2}
a1,a2,都会被存到记忆中，下次有输入的时候，这些神经元就不仅会考虑新的输入
x
1
,
x
2
x_{1},x_{2}
x1,x2,还会考虑存放在记忆中的
a
1
,
a
2
a_{1},a_{2}
a1,a2。
注意到，每次NN的输出都要考虑memory中存储的临时值，而不同的输入产生的临时值也尽不相同，因此改变输入序列的顺序会导致最终输出结果的改变(Changing the sequence order will change the output)
RNN处理糟填充
“arrive”的向量作为
x
1
x^{1}
x1输入RNN中，通过隐藏层生成
a
1
a^{1}
a1，再根据
a
1
a^{1}
a1生成
y
1
y^{1}
y1，表示“arrive”属于每个槽的概率，其中
a
1
a^{1}
a1会被存储到内存中。
“Taipei”的向量作为
x
2
x^{2}
x2输入RNN中，此时隐藏层同时考虑
x
2
x^{2}
x2和存放在存储器中的
a
1
a^{1}
a1，生成
a
2
a^{2}
a2，再根据
a
2
a^{2}
a2生成
y
2
y^{2}
y2，表示“Taipei”属于每个槽的概率，此时再把
a
2
a^{2}
a2会被存储到内存中。
以此类推
上图为同一个RNN在三个不同时间点被分别使用了三次，并非是三个不同的NN
这个时候，即使输入同样是“Taipei”，我们依旧可以根据前文的“leave”或“arrive”来得到不一样的输出
Elman Network & Jordan Network
RNN有不同的变形：
Elman Network：将hidden layer的输出保存在memory里
Jordan Network：将整个neural network的输出保存在memory里
由于hidden layer没有明确的训练目标，而整个NN具有明确的目标，因此Jordan Network的表现会更好一些
双向回归神经网络（Bidirectional RNN）
RNN可以是双向的，可以同时训练一对正向和反向的RNN，把它们对应的隐藏层
x
t
x^{t}
xt拿出来，都结给一个输出层，得到最后的
y
t
y^{t}
yt
使用双向回归神经网络的好处是，NN在产生输出的时候，能够看到的范围比较广，RNN在产生
y
t
+
1
y^{t+1}
yt+1的时候，它不只看了从句首
x
1
x^{1}
x1开始到
x
t
+
1
x^{t+1}
xt+1的输入，还看了从句尾
x
n
x^{n}
xn一直到
x
t
+
1
x^{t+1}
xt+1的输入，这就相当于RNN在看了整个句子之后，才决定每个词汇具体被分到哪个槽中。