循环神经网络RNN：从基础理论到PyTorch实战

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在这篇文章中，我们将深入探讨循环神经网络（RNN）及其高级变体，包括长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）和双向循环神经网络（Bi-RNN）。我们将详细介绍RNN的基本概念、工作原理和应用场景，并提供使用PyTorch构建、训练和评估RNN模型的完整代码指南。本文由经验丰富的作者 TechLead 撰写，他拥有10+年的互联网服务架构、AI产品研发经验和团队管理经验。他是同济本科、复旦硕士，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师和项目管理专业人士，还是上亿营收AI产品研发负责人。循环神经网络是一种强大的模型，特别适合处理具有时间依赖性的序列数据。本文将帮助你深入理解RNN的原理和实战应用。
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