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深度学习框架：PyTorch：循环神经网络与PyTorch实践

1深度学习与循环神经网络基础

1.1深度学习简介

深度学习，作为机器学习的一个分支，主要通过构建多层神经网络模型来实现对复杂数据的自动特征学习和模式识别。与传统机器学习算法相比，深度学习能够处理高维、非线性以及大规模的数据，尤其在图像识别、自然语言处理和语音识别等领域取得了显著的成果。

1.1.1深度学习的关键概念

神经元：深度学习模型的基本单元，类似于大脑中的神经元，能够接收输入，进行加权求和，然后通过激活函数产生输出。

权重和偏置：神经元之间的连接强度由权重表示，而偏置则用于调整神