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本文主要介绍了循环神经网络及其变体门控循环单元，并在简单的数据集上实现了GRU模型。与其他的神经网络结构相比，RNN充分利用了数据中的序列特性，将中间向量按时间步不断向后传播，从而具有捕捉序列型关联的能力。
PyTorch搭建循环神经网络（RNN）进行文本分类、预测及损失分析（对不同国家的语言单词和姓氏进行分类，附源码和数据集）
