摘要： 🧪 1. 生成数据集 我们首先构造一个非线性回归问题： \[y_i = 2\sin(x_i) + x_i^{0.8} + \epsilon, \quad \epsilon \sim \mathcal{N}(0, 0.5) \]✅ 实现代码： import torch import matplotl 阅读全文

摘要： 完整的 RNN 前向传播流程，包括： 输入的 one-hot 编码处理； 传入 RNN 模块； 使用全连接层（线性层）输出每个时间步对应的词表预测； 返回输出和最终的隐藏状态。 下面我们对这段代码逐行进行详细解释，并结合你之前的变量形状推导，帮助你理解每一步发生了什么。 📌 代码片段 X = F. 阅读全文