开山

今天突然想写点什么,正准备打开上古时期使用的写作平台——QQ空间,突然觉得好low,于是跑优快云来注册了一个。安静
### 关于RNN开山之作 循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)的概念最早可以追溯到1980年代后期的工作。其中一篇被认为是开创性的论文是由Jeffrey Elman在1990年发表的文章《Finding Structure in Time》[^5]。这篇工作探讨了时间序列数据中的结构发现,并提出了能够处理顺序依赖关系的模型架构。 Elman提出的这种新型网络允许信息在网络内部沿时间维度流动并反馈给自身,从而使得模型具备记忆先前状态的能力。这一特性对于解决涉及上下文理解的任务至关重要,比如自然语言处理和语音识别等领域。 此外,在同一时期还有其他一些重要的贡献者也进行了相关探索,例如Jordan (1986) 提出了另一种形式的记忆机制—即所谓的“局部反馈连接”,这同样促进了后续对更复杂动态系统的建模研究进展。 值得注意的是,尽管这些早期的研究奠定了基础理论框架,但由于当时硬件条件和技术水平有限,直到多年以后随着计算资源的增长以及算法优化技术的发展,特别是LSTM(Long Short-Term Memory)[^6] 和 GRU(Gated Recurrent Unit)[^7] 等改进型变体被提出之后,RNN才真正迎来了广泛应用和发展高峰。 ```python # Python代码示例:简单的RNN单元实现 import torch.nn as nn class SimpleRNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(SimpleRNN, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.rnn_cell = nn.RNNCell(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x, h=None): batch_size = x.size(0) if h is None: h = torch.zeros(batch_size, self.hidden_size).to(x.device) outputs = [] for t in range(x.size(1)): h = self.rnn_cell(x[:,t,:], h) out = self.fc(h) outputs.append(out.unsqueeze(1)) return torch.cat(outputs, dim=1), h ```
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