高级RNN教程：使用PyTorch构建序列模型 🧠

什么是RNN？

循环神经网络（RNN）是处理序列数据的利器，适用于自然语言处理、时间序列预测等场景。其核心特点在于：

• 🔄 时序依赖：通过隐藏状态传递历史信息
• 🧩 变长输入：可处理不同长度的序列数据
• 📈 梯度传播：通过反向传播算法优化参数

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PyTorch实现步骤

import torch
from torch import nn

class RNNModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, num_classes):
        super(RNNModel, self).__init__()
        self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, num_classes)
        
    def forward(self, x):
        out, _ = self.rnn(x)
        out = self.fc(out[:, -1, :])  # 取最后一个时间步的输出
        return out

实战应用案例

1. 文本生成
   

   

   文本生成示意图
   
   使用RNN进行诗歌或故事创作，通过训练语料库学习语言模式

2. 时间序列预测
   

   

   时间序列预测
   
   应用于股票价格预测、天气预测等场景，需注意梯度消失问题

3. 情感分析
   

   

   情感分析流程
   
   对社交媒体文本进行情感分类，适合处理变长输入

进阶技巧

• 🚀 使用LSTM/GRU：解决传统RNN的梯度消失问题
• 📊 可视化隐藏状态：通过TensorBoard观察训练过程
• 🧠 注意力机制：结合Transformer提升序列建模效果

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