深度学习与自然语言处理：斯坦福CS224d中的RNN，MV-RNN和RNTN

深度学习在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域中具有重要的应用。本文将介绍斯坦福大学CS224d课程中涉及的三种常见的深度学习模型：循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）、多维向量递归神经网络（Matrix-Vector Recursive Neural Network，MV-RNN）和递归神经张量网络（Recursive Neural Tensor Network，RNTN）。我们将探讨它们的原理，并给出相应的源代码示例。

1. 循环神经网络（RNN）

循环神经网络是一种经典的序列模型，用于处理具有时序关系的数据，如自然语言文本。RNN的核心思想是在处理每个输入时，将之前的状态信息纳入考虑。这使得RNN能够捕捉到序列中的上下文信息。以下是一个简单的RNN模型的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class SimpleRNN(nn.