PyTorch实现RNN的实例
以下是一个使用PyTorch实现RNN的实例代码，包含数据准备、模型定义、训练和评估步骤。
RNN流程图
RNN流程图，在使用t来表示当前时间点（序列中的第t项），RNN接收所有先前内容得单一个表示h和关于序列最新项的信息，RNN将这些信息合并到迄今为止所有看到得关于一切内容全新表示h，关重复过程，直到处理完成所有序列。
RNN的基本结构
输入层 -> 隐藏层 -> 输出层
在RNN中，输入层接收当前时间步的输入，隐藏层保留前一时间步的信息，并将其与当前输入结合，生成当前时间步的隐藏状态。输出层则根据当前隐藏状态生成输出。
PyTorch实现RNN
说明：第一步 建立一个数据并加载数据的DataSet，然后创建一个使用Pytroch nn.Module类模型，其中PyTorch nn.Module类获取输入数据并生成预测。
详细流程
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输入层：接收当前时间步的输入 ( x_t )。
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隐藏层：计算当前时间步的隐藏状态 ( s_t )，公式如下： [ s_t = f(U \cdot x_t + W \cdot s_{t-1}) ] 其中，( U ) 和 ( W ) 是权重矩阵，( f ) 是激活函数（通常为tanh或ReLU）。
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输出层：生成当前时间步的输出 ( o_t )&#x
