普通的MLP和CNN都没有事件维度，可以从RNN开始引入了事件维度，这在理解上给我们带来了一些困难，笔者为了避免遗忘，将这种区别和特点记录如下。
（没时间画图，就看文字吧，写的比较简单。。。）
资料 https://zhuanlan.zhihu.com/p/36455374
这篇博客讲的其实很清楚了，为了帮助理解，我总结如下:：
1. RNN可以看成是有t个3层的全连接神经网络，从1-t代表了一个时序的输入
2. 将这些全连接网络的隐含层全部连接起来
3. 每一次前面训练完的部分结果都会通过隐藏层传递给下一层(双向网络是双向传递)
4. 至于LSTM中的num_units这个参数，其实就是第一步提到的3层网络中的第二层的神经元节点数目。激活函数就是LSTM中定义的那些。
就这么简单。。。。。。
接下来再将word2vec和embedding中理解有障碍的地方说一下。。
word2vec顾名思义就是将一个word转成一个vector，怎么转呢，word2vec有两种办法，分别是skip-gram和CBOW，其实差不多，就是一对多和多对一的不同。 这里需要注意的是 word2vec是一个三层的网络，输入和输出都是one-hot向量，是一个半监督的网络（因为他的监督标签也来自于输入数据），训练完之后我们需要的是第一层和第二层之间的权重矩阵。加入输入的维度是n，中间层维度是m，则这个矩阵的维度是（n x m），其中的每一行代表了一个word，这也就是词嵌入embedding的由来，将一个词的向量表示嵌入到了一个矩阵单中，用的时候拿出来用。
这些都和自动编码机有异曲同工之妙。
另一个点就是哈夫曼树和word2vec的关系，再word2vec中，最末层的激活函数是softmax，但是对于的标签非常巨大（等于词的数目），这相当于是一个巨大的多分类问题，为了解决这个问题就再word2vec的末尾引入了哈夫曼树，即神经网络训练的输出对应的是一颗哈夫曼树，在多分类寻找的时候会大大的加快速度，从而加快word2vec的训练速度，这种优化方式被称为hierarchical softmax
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作者：河流儿
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/github_34777264/article/details/82660131
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