PyTorch實現RNN的實例
以下是一個使用PyTorch實現RNN的實例代碼，包含數據準備、模型定義、訓練和評估步驟。
RNN流程圖
RNN流程圖，在使用t來表示當前時間點（序列中的第t項），RNN接收所有先前內容得單一個表示h和關于序列最新項的信息，RNN將這些信息合并到迄今為止所有看到得關于一切內容全新表示h，關重復過程，直到處理完成所有序列。
RNN的基本結構
輸入層 -> 隱藏層 -> 輸出層
在RNN中，輸入層接收當前時間步的輸入，隱藏層保留前一時間步的信息，并將其與當前輸入結合，生成當前時間步的隱藏狀態。輸出層則根據當前隱藏狀態生成輸出。
PyTorch實現RNN
說明：第一步 建立一個數據并加載數據的DataSet，然后創建一個使用Pytroch nn.Module類模型，其中PyTorch nn.Module類獲取輸入數據并生成預測。
詳細流程
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輸入層：接收當前時間步的輸入 ( x_t )。
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隱藏層：計算當前時間步的隱藏狀態 ( s_t )，公式如下： [ s_t = f(U \cdot x_t + W \cdot s_{t-1}) ] 其中，( U ) 和 ( W ) 是權重矩陣，( f ) 是激活函數（通常為tanh或ReLU）。
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輸出層：生成當前時間步的輸出 ( o_t )&#x
