深度神经网络有一个独占特征，可以促进机器学习理解自然语言的过程。据观察，大多数模型将语言视为单词或字符的平面序列，并且使用一种被称为循环神经网络或 RNN 的模型。
许多研究人员得出的结论是，语言最好通过短语的层次树来理解。此类型包含考虑特定结构的递归神经网络。
PyTorch 具有一个特定的功能，有助于使这些复杂自然语言处理模型更容易使用。它是一个针对所有类型深度学习的全面框架，并坚定支持计算机视觉。
Features of Recursive Neural Network
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递归神经网络的创建方式包括使用具有不同图形结构的相同权重集。
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按拓扑顺序遍历节点。
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此类型的网络通过自动微分的反向模式进行训练。
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自然语言处理包括递归神经网络的一个特殊情况。
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此递归神经张量网络包括树中的各种组合功能节点。
