PyTorch - Reti neurali ricorsive
Le reti neurali profonde hanno una funzione esclusiva per consentire scoperte rivoluzionarie nell'apprendimento automatico che comprende il processo del linguaggio naturale. Si è osservato che la maggior parte di questi modelli tratta il linguaggio come una sequenza piatta di parole o caratteri e utilizza un tipo di modello che viene indicato come rete neurale ricorrente o RNN.
Molti ricercatori giungono alla conclusione che il linguaggio è meglio compreso rispetto all'albero gerarchico delle frasi. Questo tipo è incluso nelle reti neurali ricorsive che tengono conto di una struttura specifica.
PyTorch ha una caratteristica specifica che aiuta a rendere molto più semplici questi complessi modelli di elaborazione del linguaggio naturale. È un framework completo per tutti i tipi di apprendimento profondo con un forte supporto per la visione artificiale.
Caratteristiche della rete neurale ricorsiva
Una rete neurale ricorsiva viene creata in modo tale da includere l'applicazione dello stesso insieme di pesi con diverse strutture simili a grafici.
I nodi vengono attraversati in ordine topologico.
Questo tipo di rete è addestrato dalla modalità inversa della differenziazione automatica.
L'elaborazione del linguaggio naturale include un caso speciale di reti neurali ricorsive.
Questa rete di tensori neurali ricorsivi include vari nodi funzionali di composizione nell'albero.
L'esempio di rete neurale ricorsiva è dimostrato di seguito:
