源程序+ 数据集+ 实验报告
问题描述:
理解序列数据处理方法,补全面向对象编程中的缺失代码,并使用torch自带数据工具将数据封装为dataloader
分别采用手动方式以及调用接口方式实现RNN、LSTM和GRU,并在至少一种数据集上进行实验
从训练时间、预测精度、Loss变化等角度对比分析RNN、LSTM和GRU在相同数据集上的实验结果(最好使用图表展示)
不同超参数的对比分析(包括hidden_size、batch_size、lr等)选其中至少1-2个进行分析
ps:用户签到数据实验的难度会稍高一些,若在实验中选用,可酌情加分
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