使用学习率调度器（如 `torch.optim.lr_scheduler`）来动态调整学习率，提高训练效果。使用 `torch.nn.RNN` 或 `torch.nn.LSTM` 可以简化代码并提高性能。使用 `torch.nn.RNN` 或 `torch.nn.LSTM` 可以简化代码并提高性能。将训练和预测逻辑封装到一个 `nn.Module` 子类中，可以更好地管理模型参数和状态。将训练和预

您提供的代码片段定义了一个函数 `get_params`，用于初始化一个简单的循环神经网络（RNN）或类似模型的参数。• `_one` 函数用于生成指定形状的参数张量，并将其包装为 `torch.nn.Parameter` 对象。• `num_outputs`：输出层的大小，通常也等于词汇表的大小 `vocab_size`。• `num_inputs`：输入层的大小，通常等于词汇表的大小 `voc

他们之前提到过图片中的内容，包括输入矩阵X的维度是n×d，隐藏层权重W_h是d×h，偏差b_h是1×h，输出层类似。例如，如果隐藏层输出是n×h，那么偏差b_h应该是1×h，这样加上去后每个样本的每个隐藏单元都加上对应的偏差。实际上，除了输入矩阵X的行数n会根据批次变化外，权重矩阵W_h和W_o的维度是固定的，由输入特征数d和隐藏单元数h决定，输出层同理。可能还需要检查用户提供的公式是否有错误，比

用户代码中的`init_params`函数和训练循环中的参数更新部分与此相关，因此可以引用网页[4]来支持模型训练和优化的解释。首先，我需要仔细阅读用户提供的代码，理解其结构。例如，在解释数据加载时引用[3]，在模型训练部分引用[4]和[7]，在数据处理时引用[5]。此外，网页[5]强调了数据处理和模型设计的重要性，用户代码中的数据生成和预处理步骤可以引用网页[5]来强调数据准备的重要性。2. *