PyTorch - Рекурсивные нейронные сети
Глубокие нейронные сети обладают эксклюзивной функцией, позволяющей совершать прорывы в машинном обучении и понимать процесс естественного языка. Замечено, что большинство этих моделей рассматривают язык как плоскую последовательность слов или символов и используют своего рода модель, которая называется рекуррентной нейронной сетью или RNN.
Многие исследователи приходят к выводу, что язык лучше всего понимается с помощью иерархического дерева фраз. Этот тип входит в рекурсивные нейронные сети, которые учитывают определенную структуру.
PyTorch имеет особую функцию, которая помогает значительно упростить эти сложные модели обработки естественного языка. Это полнофункциональная платформа для всех видов глубокого обучения с сильной поддержкой компьютерного зрения.
Особенности рекурсивной нейронной сети
Рекурсивная нейронная сеть создается таким образом, что она включает применение одного и того же набора весов к разным графоподобным структурам.
Узлы проходят в топологическом порядке.
Этот тип сети обучается обратному режиму автоматического дифференцирования.
Обработка естественного языка включает частный случай рекурсивных нейронных сетей.
Эта рекурсивная нейронная тензорная сеть включает в себя различные функциональные узлы композиции в дереве.
Пример рекурсивной нейронной сети показан ниже -
