PyTorch - 遞迴神經網路

深度神經網路具有一個獨家特性，可以理解自然語言的過程，從而推進機器學習的突破。據觀察，大多數此類模型將語言視為單詞或字元的扁平序列，並使用稱為迴圈神經網路或 RNN 型別的模型。

許多研究人員得出結論，語言最好根據短語的分層樹來理解。此型別包含在考慮特定結構的遞迴神經網路中。

PyTorch 具有一個特定特性，有助於使這些複雜自然語言處理模型變得更加容易。它是帶有計算機視覺強大支援的各種深度學習的全功能框架。

遞迴神經網路的特性

• 遞迴神經網路的建立方式是，它包含將相同組權重應用於不同圖形之類的結構。

• 按拓撲順序遍歷節點。

• 此類網路透過自動微分的反向模式進行訓練。

• 自然語言處理包含遞迴神經網路的一個特例。

• 此遞迴神經張量網路包括樹中的各種組成函式節點。

下面演示了遞迴神經網路的示例 −