12、序列数据处理：从简单RNN到高级RNN的探索

序列数据处理：从简单RNN到高级RNN的探索

在处理序列数据时，尤其是自然语言处理（NLP）任务中，循环神经网络（RNN）及其变体发挥着重要作用。本文将深入探讨RNN的基本组件、数据处理方法、模型架构以及训练过程，同时介绍高级RNN如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的特点和应用。

1. RNN基本组件

RNN的基本组件是RNNCell，它包含两个全连接层，分别负责从输入生成输出和隐藏状态。以下是RNNCell的代码实现：

# 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):