13、PyTorch教程---循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）

最新推荐文章于 2025-01-19 12:57:14 发布

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分类专栏： PyTorch保姆级教程文章标签： python pytorch 神经网络人工智能深度学习

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本文详细介绍了如何使用PyTorch实现循环神经网络（RNN），通过创建正弦波的例子，展示了RNN的工作原理和训练过程。首先，导入必要的库，设置模型超参数，然后生成训练数据。接着，初始化权重，定义前馈函数，并进行训练，计算均方误差。最后，展示训练结果。

循环神经网络（Recurrent neural networks，RNN）是一种深度学习导向的算法类型，它采用了一种顺序化的方法。在神经网络中，我们通常假设每个输入和输出都独立于所有其他层。这种类型的神经网络被称为循环神经网络，因为它们以顺序的方式执行数学计算，依次完成一个任务后再进行下一个。

下面的图示说明了循环神经网络的完整方法和工作原理 -

在上图中，c1、c2、c3和x1被视为输入，其中包括一些隐藏输入值，即h1、h2和h3，它们产生了相应的输出o1。现在，我们将专注于使用PyTorch实现循环神经网络来创建正弦波。

在训练过程中，我们将采用一种一次处理一个数据点的训练方法。输入序列x包含20个数据点，目标序列被认为与输入序列相同。

步骤 1
使用以下代码导入实现循环神经网络所需的必要包 -

import torch
from torch.autograd import Variable
import numpy as np
import pylab as pl
import torch.nn.init as init

步骤 2
我们将设置模型的超参数，将输入层的大小设置为7。将有6个上下文神经元和1个输入神经元用于创建目标序列。

dtyp

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