PyTorch 循环神经网络教程示例

循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）是一种处理序列数据的强大工具，在自然语言处理、时间序列分析等领域有着广泛的应用。以下是一些使用 PyTorch 实现循环神经网络的教程示例。

示例列表

1. 简单 RNN 实现

   • 介绍基本的 RNN 结构，包括输入层、隐藏层和输出层。
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2. LSTM 与 GRU

   • 解释 LSTM（长短期记忆网络）和 GRU（门控循环单元）在 RNN 中的作用，以及如何使用 PyTorch 实现。
   • 查看 LSTM 示例代码
   • 查看 GRU 示例代码

3. 序列到序列模型

   • 讲解序列到序列模型在机器翻译中的应用，以及如何使用 PyTorch 进行实现。
   • 查看序列到序列模型示例代码

图片示例

LSTM 结构图

RNN 示例数据

中心