PyTorch - rekurencyjne sieci neuronowe
Głębokie sieci neuronowe mają wyjątkową funkcję umożliwiającą przełom w uczeniu maszynowym rozumienia procesu języka naturalnego. Zaobserwowano, że większość tych modeli traktuje język jako płaską sekwencję słów lub znaków i używa pewnego rodzaju modelu, który jest określany jako rekurencyjna sieć neuronowa lub RNN.
Wielu badaczy dochodzi do wniosku, że język najlepiej jest rozumieć w odniesieniu do hierarchicznego drzewa wyrażeń. Ten typ jest zawarty w rekurencyjnych sieciach neuronowych, które uwzględniają określoną strukturę.
PyTorch ma specyficzną funkcję, która pomaga znacznie ułatwić te złożone modele przetwarzania języka naturalnego. Jest to w pełni funkcjonalna platforma do wszelkiego rodzaju głębokiego uczenia z silnym wsparciem dla widzenia komputerowego.
Cechy rekurencyjnej sieci neuronowej
Rekurencyjna sieć neuronowa jest tworzona w taki sposób, że obejmuje stosowanie tego samego zestawu wag z różnymi strukturami graficznymi.
Węzły są przemierzane w porządku topologicznym.
Ten typ sieci jest uczony przez odwrotny tryb automatycznego różnicowania.
Przetwarzanie języka naturalnego obejmuje szczególny przypadek rekurencyjnych sieci neuronowych.
Ta rekurencyjna sieć tensorów neuronowych zawiera różne węzły funkcjonalne w drzewie.
Przykład rekurencyjnej sieci neuronowej przedstawiono poniżej -
