PyTorch 1.0 中文官方教程：使用字符级别特征的 RNN 网络进行姓氏分类

译者：hhxx2015

作者: Sean Robertson

我们将构建和训练字符级RNN来对单词进行分类。字符级RNN将单词作为一系列字符读取，在每一步输出预测和“隐藏状态”，将其先前的隐藏状态输入至下一时刻。我们将最终时刻输出作为预测结果，即表示该词属于哪个类。

具体来说，我们将在18种语言构成的几千个姓氏的数据集上训练模型，根据一个单词的拼写预测它是哪种语言的姓氏：

$ python predict.py Hinton
(-0.47) Scottish
(-1.52) English
(-3.57) Irish$ python predict.py Schmidhuber
(-0.19) German
(-2.48) Czech
(-2.68) Dutch

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事先学习并了解RNN的工作原理对理解这个例子十分有帮助:

The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks shows a bunch of real life examples
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