PyTorch - Réseaux de neurones récursifs
Les réseaux de neurones profonds ont une fonctionnalité exclusive pour permettre des percées dans l'apprentissage automatique en comprenant le processus du langage naturel. On observe que la plupart de ces modèles traitent le langage comme une séquence plate de mots ou de caractères, et utilisent une sorte de modèle qui est appelé réseau neuronal récurrent ou RNN.
De nombreux chercheurs arrivent à la conclusion que la langue est mieux comprise par rapport à l'arbre hiérarchique des phrases. Ce type est inclus dans les réseaux de neurones récursifs qui prennent en compte une structure spécifique.
PyTorch a une fonctionnalité spécifique qui permet de rendre ces modèles complexes de traitement du langage naturel beaucoup plus faciles. Il s'agit d'un cadre complet pour tous les types d'apprentissage en profondeur avec un support solide pour la vision par ordinateur.
Caractéristiques du réseau neuronal récursif
Un réseau de neurones récursif est créé de telle manière qu'il inclut l'application du même ensemble de poids avec différentes structures de type graphique.
Les nœuds sont parcourus dans l'ordre topologique.
Ce type de réseau est formé par le mode inverse de différenciation automatique.
Le traitement du langage naturel comprend un cas particulier de réseaux de neurones récursifs.
Ce réseau de tenseur neuronal récursif comprend divers nœuds fonctionnels de composition dans l'arbre.
L'exemple du réseau de neurones récursif est illustré ci-dessous -
