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予測用RNNを構築する

いよいよ最初のリカレントネットワークを作成します！ここではシーケンスからベクトルへのモデルを実装します。hidden_size が 32、層数が2のRNNレイヤーで構成し、その後に単純な線形レイヤーで出力を予測する単一の値へマッピングします。

次のインポートはすでに用意されています。

import torch
import torch.nn as nn

この演習はコースの一部です

PyTorchによる中級ディープラーニング

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実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        # Define RNN layer
        self.rnn = ____(
            ____,
            ____,
            ____,
            ____,
        )
        self.fc = nn.Linear(32, 1)
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