今天刚看了点RNN和LSTM。把现在理解的知识点先记录下来。以后到要用到的时候再详细了解，再把相应的知识记录下来。
因为我主要研究目标检测方向，这里先点明一下RNN在目标检测方面的应用：可以有效的利用图像上下文的信息。
RNN网络结构主要分为输入层，隐藏层，输出层。
把隐藏层展开：
t-1,t,t+1表示时间序列，St表示样本在时间t的记忆。,St = f(W*St-1 +U*Xt)。W表示输入的权重，U表示输入样本的权重，V表示输出样本的权重。（现在还不知道这些权重的意义）。W,U,V在每个时刻都是相同的。
具体的计算公式如下：
当时间间隔变大时，RNN会丧失学习连接远处信息的能力。所以出现了LSTM.
在RNN的基础上增加了一个单元状态c。具体结构如下图所示。
