12、序列数据处理与RNN相关技术详解

序列数据处理与RNN相关技术详解

在处理序列数据时，我们常常会用到循环神经网络（RNN）及其相关的技术。下面我们将详细介绍RNN的基本组件、数据处理方法、模型架构以及训练过程等内容。

1. RNNCell的基本结构与功能

RNNCell是RNN的基本组成单元，它有两个全连接层，分别负责从输入创建输出和隐藏状态。以下是RNNCell的代码示例：

# Since it's encoder
# We are not concerned about output
# self.input2output = nn.Linear(embed_dim + hidden_size, 
vocab_dim)
# self.softmax = nn.LogSoftmax(dim=1)
def forward(self, inputs, hidden):
    combined = torch.cat((inputs, hidden), 2)
    hidden = torch.relu(self.input2hidden(combined))
    # Since it's encoder
    # We are not concerned about output
    # output = self.input2output(combined)
    # output = self.softmax(output)
    return hidden
def init_hidden(self, batch_size):
    return torch.zeros(1, batch_size, self.hidden_siz