30、循环神经网络（RNN）的原理、实现与挑战

循环神经网络（RNN）的原理、实现与挑战

1. RNN基础构建块

RNN的基础构建块涉及到权重矩阵和非线性函数。权重矩阵 (W) 和 (U) 属于 (R(N×N))，非线性函数 (f) 可以是 (tanh)、(\sigma) 或 (ReLU) 等。

下面是一个使用PyTorch实现简单RNN的代码示例：

# PyTorch RNN Definition
import torch.nn as nn
from torch.autograd import Variable
import torch.optim as optim

class RNN(nn.Module):
    def __init__(self, inputsize):
        super(RNN, self).__init__()
        self.inputsize = inputsize
        self.hiddensize = inputsize
        self.outputsize = inputsize
        self.U = nn.Linear(inputsize, self.hiddensize)
        self.W = nn.Linear(self.hiddensize, self.outputsize)

    def forward(self, input, hidden):
        Ux = self.U(input)
        Wh = self.W(hidden)
        output = Ux + Wh
        return output