本文介绍了如何使用Python和PyTorch处理时序数据，特别是通过循环神经网络（RNN）模型。文章提供了一个简单的RNN模型实现，包括模型定义、数据准备、训练过程，并强调了神经网络在时序数据分析中的应用价值。
时序数据是在时间上连续变化的数据，例如时间序列、音频信号、视频流等。为了处理这些时序数据，神经网络提供了一种强大的工具。在本文中，我们将介绍如何使用神经网络编程来处理时序数据，并提供相应的源代码示例。
首先，我们需要导入所需的库。在这个例子中，我们将使用Python和PyTorch库来实现神经网络模型。
import torch
import torch.nn as nn
接下来，我们定义一个简单的循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）模型，用于处理时序数据。RNN是一种经典的神经网络架构，特别适用于处理时序数据。
class RNN(nn.Module):
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