本文深入介紹 PyTorch 中的循環神經網絡 (RNN) 模型，從 RNN 基礎概念、LSTM、GRU 的原理與實現，到更進階的序列到序列 (Seq2Seq) 模型及其編碼器-解碼器架構。探討了教師強制、注意力機制等關鍵概念，並簡述了 RNN 到 Transformer 模型的演進。包含清晰理論、Python 程式碼範例及不同模型比較，助你全面掌握序列數據處理。