PyTorch: redes neuronales recursivas

PyTorch: redes neuronales recursivas

Las redes neuronales profundas tienen una función exclusiva para permitir avances en el aprendizaje automático y comprender el proceso del lenguaje natural. Se observa que la mayoría de estos modelos ven el lenguaje como una secuencia plana de palabras o símbolos y utilizan un tipo de modelo llamado red neuronal recurrente o RNN.

Muchos investigadores concluyen que el lenguaje se comprende mejor utilizando un árbol jerárquico de frases. Este tipo se incluye en redes neuronales recursivas que permiten una estructura específica.

PyTorch tiene una característica especial que ayuda a simplificar en gran medida estos complejos modelos de procesamiento del lenguaje natural. Es una plataforma con todas las funciones para todo tipo de Deep Learning con un sólido soporte de visión por computadora.

Características de una red neuronal recursiva

• Una red neuronal recursiva se crea de tal manera que implica aplicar el mismo conjunto de pesos con diferentes estructuras en forma de gráfico.

• Los nodos se cruzan en orden topológico.

• Este tipo de red aprende el modo inverso de diferenciación automática.

• El procesamiento del lenguaje natural incluye un caso especial de redes neuronales recursivas.

• Esta red tensorial neuronal recursiva incluye varios nodos de composición funcional en un árbol.

A continuación se muestra un ejemplo de una red neuronal recursiva: