近几年，华尔街不断裁员，高盛在2000年顶峰时期，雇佣了600名交易员，为其机构客户进行股票买卖。但时至今日，却仅剩下2名交易员“看守”柜台。
不仅高盛，瑞银、摩根士丹利等金融公司，目前都已采用机器学习算法替代普通交易员，来进行交易。
那，什么样的算法如此厉害？
它能够预测股价走势，
不仅如此，
它还能搭建聊天机器人、可以翻译外文、可以写新闻稿、写小说……
这个看起来无所不能的算法，就是：循环神经网络，简称RNN。
本系列教程将以RNN为主线，总共分为3个部分：
RNN算法之预备知识：前馈神经网络（FFNN）
初识RNN算法
RNN算法之变体：长短期记忆（LSTM）
今天是系列教程的第1部分：
RNN算法之预备知识：前馈神经网络（FFNN）
在讲RNN之前，首先引入前馈神经网络的部分内容，是因为了解了FFNN，再学习RNN会更加容易，遇到的阻力更小。
如果你已经对前馈神经网络很熟悉，直接跳过此部分内容。
好啦，话不多说，下面开始我们今天的内容。
先来看这样一组数据：
这只是我们随机编写的一些数字，它很简单，不使用任何模型算法，你也能轻而易举地找到x-y之间的规律：
但是如果，
我们一定要用神经网络来计算的话，
那么，这个神经网络可以简单地搭建为：
先别晕，我们举个例子，你就明白上面的逻辑了。
以第1条数据为例：
输入层，让模型读入第1条数据“4”
输出层，告诉模型其结果为“36”
隐藏层，就像连接“输入”和“输出”之间的桥梁
这个模型的核心：就是努力找到x与y之间的联系。
比如，
图中的 "1" 和 “9”，就是模型找到的其中一种连接方法。
更一般的，
如果你拥有数据（X,Y），神经网络算法就会去寻找最佳的参数W：
求解W，就是这条神经网络会替我们努力完成的工作。
上面的图，写成公式为：
注：两个公式中的w，数值可能不相同。
这就是一条最简单的神经网络。
当然，更多的时候，你在教材上看到的是这样的：
如果我们将参数b暂时遮挡住：
“公式二”与“公式一”之间，仅仅多出一个f()函数。
这个f()函数，在学术上被称为“激活函数”，通常是一个非线性的函数。
例如，
像上面这些，均可以作为激活函数来使用。
你会问：
“为什么我们要使用激活函数？”
这是因为，
(w*X) 和 (w*h) 仅仅是线性运算：
而我们在现实中遇到的问题，更多都是非线性的。
这就好比，
家到学校，理论上是两点一线的距离；
但现实中，你要曲曲弯弯走很多路，才能抵达终点：
因而，在w*X的外面，包裹上一层激活函数
f(w*X)
可以将线性问题转化为非线性问题，这样更接近真实的世界，也能使我们的模型预测准确度，得到大幅提升。
好了，前面我们一直讨论的是一条数据的情形，即
现在，如果我们把t+1条数据，全部考虑进来：
那么此时，
神经网络的形态变为：
由图可以看出，
它是t+1条数据的“堆叠”。
你会发现，像这样的神经网络，它只有横向箭头
并没有纵向箭头
即“第t条数据，并不受之前数据的影响”。
你可以视它为一条“一直向前，永不回望”的神经网络，
也因此而得名“前馈神经网络”。
我们单拎出第t条数据：
此时，ht仅受Xt的影响。
在实际工作中，它适用于“上一条数据与下一条数据，彼此之间没有任何关联”的情形。
举几个例子：
图像分类
第1张图与第2张图之间，并无关联。
薪水等的预测
第1条职位所提供的薪水，并不决定第2条职位薪水的高低。
电影推荐
第1部电影的好坏，并不影响第2部电影是否受观众的欢迎。
上面这些例子，都可以借助前馈神经网络来解决。但有些例子则不然。
下一期，我们进一步来了解“会回望的”神经网络——循环神经网络（RNN）。
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一起学习吧 ~~