【图解】RNN模型结构详解、教程

一、图解RNN神经网络

注意点：rnn网络权重矩阵h是自带激活函数的默认tanh

参数表如下：

二、参考学习过的博客

Pytorch循环神经网络（RNN）快速入门与实战_torch rnn-优快云博客

这个文章中的batch_first=true输入的参数是错的，不要看他的代码，他那个hidden_prev 压根自己没搞懂怎么回事。

这个博客提供了两种应用及两种RNN连接方式

第一种：

如，现在要用RNN做房价预测。如果目标是 输入今年1-6月的房价，输出是7-12月的房价，那可以直接将隐含层的输出作为网络输出。

第二种：

如果目标是 输入今年1-12月份的房价，输出是预测的明年1月的房价，那此时循环神经网络经过隐含层后，可以接入一个全连接层，也可以将最后时刻隐含层的输出作为网络输出，分别如下图(a)(b)所示。

初学者入门，使用pytorch构建RNN网络</