PyTorch – 递归神经网络

深度神经网络有一个独特的功能，可以使机器学习在理解自然语言的过程中取得突破性进展。据观察，这些模型大多将语言作为单词或字符的平面序列，并使用一种被称为递归神经网络或RNN的模型。

许多研究人员得出的结论是，对语言的理解最好是以分层的短语树为基础。这种类型包括在递归神经网络中，它考虑到了一个特定的结构。

PyTorch有一个特定的功能，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，对计算机视觉有强大的支持。

递归神经网络的特点

• 递归神经网络是以这样一种方式创建的，它包括应用相同的权重集与不同的图状结构。

• 节点是按照拓扑顺序遍历的。

• 这种类型的网络是通过自动分化的反向模式训练的。

• 自然语言处理包括递归神经网络的一个特殊情况。

• 这种递归神经张量网络包括树上的各种组成功能节点。

递归神经网络的例子演示如下 –