Pytorch-recursive-neural-networks
提供:Dev Guides
PyTorch-再帰的ニューラルネットワーク
ディープニューラルネットワークには、自然言語のプロセスを理解する機械学習のブレークスルーを可能にする独自の機能があります。 これらのモデルのほとんどは、言語を単語または文字のフラットシーケンスとして扱い、リカレントニューラルネットワークまたはRNNと呼ばれる種類のモデルを使用することが観察されています。
多くの研究者は、言語はフレーズの階層ツリーに関して最もよく理解されているという結論に達します。 このタイプは、特定の構造を考慮した再帰的ニューラルネットワークに含まれています。
PyTorchには、これらの複雑な自然言語処理モデルを非常に簡単にする特定の機能があります。 これは、コンピュータービジョンを強力にサポートする、あらゆる種類の深層学習向けのフル機能のフレームワークです。
再帰的ニューラルネットワークの機能
- 再帰的なニューラルネットワークは、構造のような異なるグラフで同じ重みのセットを適用するような方法で作成されます。
- ノードはトポロジ順にトラバースされます。
- このタイプのネットワークは、自動微分のリバースモードによってトレーニングされます。
- 自然言語処理には、再帰的ニューラルネットワークの特殊なケースが含まれます。
- この再帰的ニューラルテンソルネットワークには、ツリー内のさまざまな構成機能ノードが含まれます。
再帰的ニューラルネットワークの例は以下に示されています-