PyTorch - Rekursive Neuronale Netze
Tiefe neuronale Netze verfügen über eine exklusive Funktion, um Durchbrüche beim maschinellen Lernen zu ermöglichen und den Prozess der natürlichen Sprache zu verstehen. Es wird beobachtet, dass die meisten dieser Modelle Sprache als eine flache Folge von Wörtern oder Zeichen behandeln und eine Art Modell verwenden, das als wiederkehrendes neuronales Netzwerk oder RNN bezeichnet wird.
Viele Forscher kommen zu dem Schluss, dass Sprache am besten in Bezug auf den hierarchischen Phrasenbaum verstanden wird. Dieser Typ ist in rekursiven neuronalen Netzen enthalten, die eine bestimmte Struktur berücksichtigen.
PyTorch verfügt über eine spezielle Funktion, die diese komplexen Verarbeitungsmodelle für natürliche Sprachen erheblich vereinfacht. Es ist ein voll funktionsfähiges Framework für alle Arten von Deep Learning mit starker Unterstützung für Computer Vision.
Merkmale des rekursiven neuronalen Netzes
Ein rekursives neuronales Netzwerk wird so erstellt, dass es denselben Satz von Gewichten mit unterschiedlichen graphähnlichen Strukturen anwendet.
Die Knoten werden in topologischer Reihenfolge durchlaufen.
Diese Art von Netzwerk wird durch den umgekehrten Modus der automatischen Differenzierung trainiert.
Die Verarbeitung natürlicher Sprache umfasst einen Sonderfall rekursiver neuronaler Netze.
Dieses rekursive neuronale Tensornetzwerk enthält verschiedene Funktionsknoten der Zusammensetzung im Baum.
Das Beispiel eines rekursiven neuronalen Netzwerks wird unten gezeigt -
