Глубокие нейронные сети имеют эксклюзивную функцию, позволяющую сделать прорыв в машинном обучении пониманию процесса естественного языка. Замечено, что большинство этих моделей рассматривают язык как плоскую последовательность слов или символов и используют своего рода модель, которая упоминается как рекуррентная нейронная сеть или RNN.
Многие исследователи приходят к выводу, что язык лучше всего понимать по отношению к иерархическому древу фраз. Этот тип включен в рекурсивные нейронные сети, которые принимают во внимание определенную структуру.
PyTorch имеет особую функцию, которая помогает сделать эти сложные модели обработки естественного языка намного проще. Это полнофункциональная структура для всех видов глубокого обучения с сильной поддержкой компьютерного зрения.
Особенности рекурсивной нейронной сети
-
Рекурсивная нейронная сеть создается таким образом, что включает применение одного и того же набора весов с различными графоподобными структурами.
-
Узлы пройдены в топологическом порядке.
-
Этот тип сети обучается в режиме обратного автоматического дифференцирования.
-
Обработка естественного языка включает в себя особый случай рекурсивных нейронных сетей.
-
Эта рекурсивная нейронная тензорная сеть включает в себя различные функциональные узлы композиции в дереве.
Рекурсивная нейронная сеть создается таким образом, что включает применение одного и того же набора весов с различными графоподобными структурами.
Узлы пройдены в топологическом порядке.
Этот тип сети обучается в режиме обратного автоматического дифференцирования.
Обработка естественного языка включает в себя особый случай рекурсивных нейронных сетей.
Эта рекурсивная нейронная тензорная сеть включает в себя различные функциональные узлы композиции в дереве.
Пример рекурсивной нейронной сети показан ниже —