2. PyTorchでシンプルなLSTMを構築：Sequentialモジュールを用いた解説
   Long Short-Term Memory (LSTM) は、再帰ニューラルネットワーク (RNN) の一種であり、時系列データ の処理に特に優れています。 従来の RNN と異なり、LSTM は長期的な依存関係を学習することができ、自然言語処理や音声認識などの分野で幅広く活用されています。
3. PyTorchでオートエンコーダの損失を計算する3つの方法と、それぞれのメリット・デメリット
   このチュートリアルでは、PyTorchでオートエンコーダの損失を計算するためにBCELoss関数を使用する方法について説明します。BCELossとは？BCELoss（Binary Cross Entropy Loss）は、2値分類問題における損失関数を計算するために使用されます。オートエンコーダは、入力と出力が同じであることを学習するニューラルネットワークアーキテクチャです。BCELossは、オートエンコーダの出力と入力の間にどれだけ差異があるかを測定するために使用できます。