30、循环神经网络（RNN）全解析：基础、训练与架构优化

秃然暴富

于 2025-10-23 16:09:32 发布

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分类专栏：深度学习赋能NLP与语音文章标签： RNN 循环神经网络 LSTM

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循环神经网络（RNN）全解析：基础、训练与架构优化

1. RNN基础构建模块

RNN的基础构建模块涉及权重矩阵和非线性函数。其中，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的示例代码：

# 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
        retu