深度神经网络具有一项独特功能，可帮助理解自然语言过程的机器学习取得突破。可以看出，大多数模型将语言视为单词或字符的平面序列，并使用一种称为递归神经网络或RNN的模型。

许多研究人员得出的结论是，就短语的分层树而言，最好地理解语言。这种类型包含在考虑特定结构的递归神经网络中。

PyTorch具有一项特定功能，可帮助简化这些复杂的自然语言处理模型。它是用于各种深度学习的功能全面的框架，并强烈支持计算机视觉。

递归神经网络的特征

• 递归神经网络的创建方式包括：应用具有不同图样结构的相同权重集。

• 节点以拓扑顺序遍历。

• 这种类型的网络通过自动区分的反向模式进行训练。

• 自然语言处理包括递归神经网络的一种特殊情况。

• 该递归神经张量网络在树中包括各种合成功能节点。

递归神经网络的示例如下所示-