基于RNN的自然语言处理应用及PyTorch实现

简介：
本项目深入探讨了循环神经网络(RNN)在自然语言处理任务中的应用，并使用PyTorch框架实现了几个典型示例，旨在为研究者和开发者提供实用的学习资源。 本段落从介绍人工智能开始，逐步深入到机器学习和深度学习的基础理论，并探讨如何使用PyTorch框架构建模型。人类在遇到新的事物后会在大脑中形成记忆，即使这些记忆会随着时间的推移而逐渐消退，但在适当的提示下仍能回忆起来。同样，在神经网络的研究领域里，提高模型记忆力的问题很早就引起了研究者的关注。1982年Saratha Sathasivam提出了霍普菲尔德网络的概念，但由于其实现难度较大且当时没有明确的应用场景而逐渐被人们遗忘。随着深度学习的兴起，循环神经网络（Recurrent Neural Network）的研究再次受到重视，并在处理序列问题和自然语言处理等领域取得了显著的成功。 本段落将从介绍循环神经网络开始讲起。