PyTorch - 递归神经网络

深度神经网络具有独特的功能，可以在机器学习理解自然语言的过程中取得突破。 据观察，这些模型中的大多数将语言视为单词或字符的平面序列，并使用一种称为循环神经网络或 RNN 的模型。

许多研究人员得出的结论是，对于短语的层次树来说，语言是最好的理解。 这种类型包含在考虑特定结构的递归神经网络中。

PyTorch 有一个特定的功能，它有助于使这些复杂的自然语言处理模型变得更加容易。 它是一个功能齐全的框架，适用于各种深度学习，对计算机视觉有很强的支持。

递归神经网络的特点

• 递归神经网络的创建方式包括应用具有不同图形结构的相同权重集。

• 节点按拓扑顺序遍历。

• 这种类型的网络是通过自动微分的反向模式来训练的。

• 自然语言处理包括递归神经网络的一个特例。

• 这种递归神经张量网络包括树中的各种组合功能节点。

递归神经网络的例子如下所示 −