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如何用PyTorch实现递归神经网络？
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下载次数: 0
上传时间: 2021-02-25
详细说明：从Siri到谷歌翻译，深度神经网络已经在机器理解自然语言方面取得了巨大突破。这些模型大多数将语言视为单调的单词或字符序列，并使用一种称为循环神经网络（recurrentneuralnetwork/RNN）的模型来处理该序列。但是许多语言学家认为语言最好被理解为具有树形结构的层次化词组，一种被称为递归神经网络（recursiveneuralnetwork）的深度学习模型考虑到了这种结构，这方面已经有大量的研究。虽然这些模型非常难以实现且效率很低，但是一个全新的深度学习框架PyTorch能使它们和其它复杂的自然语言处理模型变得更加容易。虽然递归神经网络很好地显示了PyTorch的灵活性，但它也广泛
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