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Pytorch深度学习实战教程(一):语义分割基础与环境搭建

2019年11月3日 00:24:10

  在前面的文章中,我们介绍了循环神经网络,它可以用来处理包含序列结构的信息。然而,除此之外,信息往往还存在着诸如树结构、图结构等更复杂的结构。对于这种复杂的结构,循环神经网络就无能为力了。本文介绍一种更为强大、复杂的神经网络:递归神经网络 (Recursive Neural Network, RNN),以及它的训练算法BPTS (Back Propagation Through Structure)。顾名思义,递归神经网络(巧合的是,它的缩写和循环神经网络一样,也是RNN)可以处理诸如树、图这样的递归结构。在文章的最后,我们将实现一个递归神经网络,并介绍它的几个应用场景。

  在前面的文章中,我们介绍了循环神经网络,它可以用来处理包含序列结构的信息。然而,除此之外,信息往往还存在着诸如树结构、图结构等更复杂的结构。对于这种复杂的结构,循环神经网络就无能为力了。本文介绍一种更为强大、复杂的神经网络:递归神经网络 (Recursive Neural Network, RNN),以及它的训练算法BPTS (Back Propagation Through Structure)。顾名思义,递归神经网络(巧合的是,它的缩写和循环神经网络一样,也是RNN)可以处理诸如树、图这样的递归结构。在文章的最后,我们将实现一个递归神经网络,并介绍它的几个应用场景。

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