理解循环神经网络中的反向传播
循环神经网络（RNN）在处理序列数据时表现出色，其核心机制是反向传播通过时间（Backpropagation Through Time, BPTT）。在标准的BPTT中，梯度会沿着时间步回溯到序列的起始点。然而，当序列长度（N）非常大时，这种完整的回溯会导致几个问题：
- 计算成本高昂：需要存储整个计算图，占用大量内存。
- 梯度消失/爆炸：梯度在长序列中传播时，容易变得非常小（消失）或非常大（爆炸），导致模型难以有效学习长期依赖。
为了解决这些问题，实践中通常采用截断反向传播（Truncated BPTT, TBPTT）。TBPTT的核心思想是将一个很长的序列分解成若干个较短的子序列（或“窗口”），并在每个子序列的末尾执行反向传播和参数更新。这样既限制了梯度回传的长度，又避免了计算图的无限增长。
PyTorch中RNNCell与RNN模块的选择
在PyTorch中，实现RNN模型有两种常见方式：RNNCell和RNN模块。
- RNNCell: 这是一个基本的RNN单元，每次只处理一个时间步的输入并返回一个输出和下一个隐藏状态。它提供了高度的灵活性，允许开发者在循环中自定义每一步的行为，例如在特定时间步分离隐藏状态。
- RNN: 这是一个更高级的模块，可以一次性处理整个序列（或批次序列）的输入。它内部封装了循环逻辑，支持
