深度神經網路具有獨特的功能，可以幫助機器學習突破自然語言的過程。 據觀察，這些模型中的大多數將語言視為單詞或字元的平坦序列，並使用一種稱為遞歸神經網路或RNN的模型。
許多研究人員得出的結論是，對於短語的分層樹，語言最容易被理解。 此類型包含在考慮特定結構的遞歸神經網路中。
PyTorch有一個特定的功能，有助於使這些複雜的自然語言處理模型更容易。 它是一個功能齊全的框架，適用於各種深度學習，並為電腦視覺提供強有力的支持。
遞歸神經網路的特徵
以這樣的方式創建遞歸神經網路，即它包括應用具有不同圖形類似結構的相同組權重。
- 節點以拓撲順序遍曆。
- 這種類型的網路通過自動微分的反向模式進行訓練。
- 自然語言處理包括遞歸神經網路的特殊情況。
- 遞歸神經張量網路包括樹中的各種組合功能節點。
遞歸神經網路的例子如下所示 -
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