Pytorch实现RNN、LSTM和GRU等经典循环网络模型，简直不能再简单。_利用pytorch实现rnn网络、gru网络和lstm网络

惊呆了，居然只是一行代码的事
注：文中图片均来自台大李宏毅教授的PPT

1.RNN

RNN中文名字叫做循环神经网络，在连续状态、时间序列数据方面具有很大优势，但是由于存在长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题，才会有LSTM、GRU等新的网络结构被提出。

pytorch中使用RNN方法如下：

nn.RNNCell(input_size, hidden_size, bias=True, nonlinearity=‘tanh’)
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也可直接定义网络结构

torch.nn.RNN(*args, **kwargs)
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2.LSTM

LSTM网络中引入了两个新的变量，一个负责遗忘，一个负责记忆。

LSTM代码实现如下：

torch.nn.LSTMCell(input_size, hidden_size, bias=True)
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也可以直接定义网络

torch.nn.LSTM(*args, **kwargs)
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3.GRU

为了进一步简化参数，一种新的GRU（Gate Recurrent Unit）被提出。网络中负责记忆的变量由两个变为一个。

原文地址如下：
https://arxiv.org/pdf/1412.3555.pdf
GRU代码实现如下：

torch.nn.GRUCell(input_size, hidden_size, bias=True)
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也可以直接定义网络：

torch.nn.GRU(*args,**kwargs)
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