每天五分钟深度学习PyTorch：RNN CELL模型原理以及搭建

本文重点

RNN Cell（循环神经网络单元）是循环神经网络（RNN）的核心组成部分，用于处理序列数据中的每个时间步，并维护隐藏状态以捕获序列中的时间依赖关系。

RNN CELL的结构

RNN是一个循环结构，它可以看作是RNN CELL的循环，RNN CELL的结构如下图所示，RNN CELL不断进行循环就构成了最终的RNN模型：

RNN Cell 的输入包括：

当前时间步的输入 xt：来自序列的当前元素。

上一时间步的隐藏状态 ht−1：包含之前时间步的信息。

RNN Cell 的输出包括：

当前时间步的隐藏状态 ht：用于捕获当前时间步的信息，并传递给下一时间步。

可选的输出 yt：根据任务需求生成，例如分类或回归结果。

RNN Cell 的计算过程

RNN Cell 的核心是通过非线性变换更新隐藏状态，具体公式如下：