As redes neurais profundas têm um recurso exclusivo para permitir avanços no aprendizado de máquina, entendendo o processo da linguagem natural. Observa-se que a maioria desses modelos trata a linguagem como uma sequência plana de palavras ou caracteres, e utiliza um tipo de modelo que é denominado rede neural recorrente ou RNN.
Muitos pesquisadores chegam à conclusão de que a linguagem é mais bem compreendida em relação à árvore hierárquica de frases. Esse tipo está incluído em redes neurais recursivas que levam em consideração uma estrutura específica.
O PyTorch tem um recurso específico que ajuda a tornar esses modelos complexos de processamento de linguagem natural muito mais fáceis. É uma estrutura completa para todos os tipos de aprendizado profundo com forte suporte para visão computacional.
Características da rede neural recursiva
Uma rede neural recursiva é criada de tal forma que inclui a aplicação do mesmo conjunto de pesos com diferentes estruturas semelhantes a grafos.
Os nós são percorridos em ordem topológica.
Este tipo de rede é treinado pelo modo reverso de diferenciação automática.
O processamento de linguagem natural inclui um caso especial de redes neurais recursivas.
Esta rede de tensores neurais recursivos inclui vários nós funcionais de composição na árvore.
O exemplo de rede neural recursiva é demonstrado abaixo -