PyTorch 时间序列循环神经网络教程

循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种特殊的神经网络，适用于处理序列数据，如时间序列。在PyTorch中，我们可以通过定义循环神经网络模型来处理时间序列数据。

以下是一些关于PyTorch时间序列循环神经网络的基本概念和代码示例。

基本概念

• 输入序列：时间序列数据，通常表示为一系列数值。
• 隐藏状态：RNN在处理序列数据时，会维护一个隐藏状态，该状态会随着序列的推移而更新。
• 输出序列：RNN的输出，可以是序列的一部分，也可以是序列的预测值。

代码示例

以下是一个简单的RNN模型，用于时间序列预测。

import torch
import torch.nn as nn

class RNNModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(RNNModel, self).__init__()
        self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        out, _ = self.rnn(x)
        out = self.fc(out[:, -1, :])
        return out

实际应用

RNN在时间序列预测、股票市场分析、自然语言处理等领域有着广泛的应用。

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