elman神经网络代码

下面是一个基本的Elman神经网络的代码示例，使用PyTorch实现：

import torch
import torch.nn as nn

class ElmanNet(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(ElmanNet, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.hidden = torch.zeros(1, hidden_size)
        self.i2h = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.h2o = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, input):
        hidden = self.i2h(input) + self.h2h(self.hidden)
        self.hidden = torch.tanh(hidden)
        output = self.h2o(self.hidden)
        return output

在这个示例中，我们定义了一个名为“ElmanNet”的类来实现Elman神经网络。我们将输入大小、隐藏层大小和输出大小作为参数传递给构造函数。

在构造函数中，我们定义了一个名为“hidden”的变量来保存上一次隐藏状态的值，并使用nn.Linear定义了两个线性层：一个将输入映射到隐藏层，另一个将隐藏层映射到输出层。

在forward方法中，我们首先将输入传递到输入到隐藏层的线性层，然后将上一次隐藏状态的值传递到隐藏到隐藏层的线性层，并将这两个结果相加。接下来，我们将结果通过tanh函数进行激活，更新隐藏状态的值。最后，我们将隐藏状态传递到隐藏到输出层的线性层，并返回输出。