PyTorch递归神经网络
深度神经网络具有独特的功能，可以帮助机器学习突破自然语言的过程。 据观察，这些模型中的大多数将语言视为单词或字符的平坦序列，并使用一种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，对于短语的分层树，语言最容易被理解。 此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，有助于使这些复杂的自然语言处理模型更容易。 它是一个功能齐全的框架，适用于各种深度学习，并为计算机视觉提供强有力的支持。
递归神经网络的特征
以这样的方式创建递归神经网络，即它包括应用具有不同图形类似结构的相同组权重。
- 节点以拓扑顺序遍历。
- 这种类型的网络通过自动微分的反向模式进行训练。
- 自然语言处理包括递归神经网络的特殊情况。
- 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 -
