每天五分钟深度学习PyTorch：RNN CELL模型原理以及搭建
本文重点RNN Cell（循环神经网络单位）是循环神经网络（RNN）的核心构成部分，用于处理惩罚序列数据中的每个时间步，并维护隐藏状态以捕获序列中的时间依赖关系。
RNN CELL的结构
RNN是一个循环结构，它可以看作是RNN CELL的循环，RNN CELL的结构如下图所示，RNN CELL不断进行循环就构成了最终的RNN模型：
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RNN Cell 的输入包罗：
当前时间步的输入 xt：来自序列的当前元素。
上一时间步的隐藏状态 ht−1：包罗之前时间步的信息。
RNN Cell 的输出包罗：
当前时间步的隐藏状态 ht：用于捕获当前时间步的信息，并传递给下一时间步。
可选的输出 yt：根据任务需求生成，例如分类或回归效果。
RNN Cell 的盘算过程
RNN Cell 的核心是通过非线性变更更新隐藏状态，具体公式如下：
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