循环神经网络-序列表示

自然界种存在很多事物是与时间有关的或者是序列表示的，这种事物我们都可以在pytorch种用tensor进行序列化表示，形式如[seq_len,feature_len]代表一个事物种序列的数量，以及每个序列的长度。举例说明：
1、月份-房价

对此例，用一个标量就可以表示一个序列。
2、图片
想象成对其一行行扫描，每一行是一个序列，行数是序列的数量。

3、文本信息
要表示一个句子，第一个维度表示单词数量，第二个维度是每个单词的编码。
one-hot编码，每个向量只有一个1，其余都是0。

3.1 one-hot编码的问题有很多，它维度太高，无法表示单词之间的相似度等信息。主流的编码方式有word2vec和glove，可以将单词转化为指定长度的vector。

一般多个序列同时处理，和图像数据一样，也有batch的概念。