PyTorch - 递归神经网络

深度神经网络具有一个独家特性，可以理解自然语言的过程，从而推进机器学习的突破。据观察，大多数此类模型将语言视为单词或字符的扁平序列，并使用称为循环神经网络或 RNN 类型的模型。

许多研究人员得出结论，语言最好根据短语的分层树来理解。此类型包含在考虑特定结构的递归神经网络中。

PyTorch 具有一个特定特性，有助于使这些复杂自然语言处理模型变得更加容易。它是带有计算机视觉强大支持的各种深度学习的全功能框架。

递归神经网络的特性

• 递归神经网络的创建方式是，它包含将相同组权重应用于不同图形之类的结构。

• 按拓扑顺序遍历节点。

• 此类网络通过自动微分的反向模式进行训练。

• 自然语言处理包含递归神经网络的一个特例。

• 此递归神经张量网络包括树中的各种组成函数节点。

下面演示了递归神经网络的示例 −