RNN/LSTM原理与 PyTorch 时间序列预测实战

️ RNN / LSTM 原理与 PyTorch 时间序列预测实战

在处理时间序列数据、语音信号、文本序列等连续性强的问题时，循环神经网络（RNN）及其改进版本 LSTM（长短期记忆网络）是最常见也最有效的模型之一。本文将深入讲解 RNN 和 LSTM 的核心原理，并通过 PyTorch 实现一个时间序列预测案例，帮助你从理论走向实战。

---

一、什么是 RNN？

传统的神经网络无法处理序列之间的依赖关系。而 循环神经网络（RNN） 引入“记忆”机制，可以将过去的信息保留下来用于当前输出的计算。

RNN 的结构特点：

• 当前时刻的输出依赖于当前输入和上一时刻的隐藏状态。
• 存在时间上的权重共享。
• 非常适合处理时间序列、语言模型等任务。

✏️ 数学表达：