深度神经网络具有一项独特的功能，可以推动机器学习在理解自然语言处理过程方面取得突破。观察到大多数这些模型将语言视为一系列单词或字符，并使用一种称为循环神经网络（RNN）的模型。
许多研究人员得出结论，语言最好是与短语的分层树相对应的方式来理解。这种类型包括考虑了特定结构的递归神经网络。
PyTorch具有特定功能，有助于使这些复杂的自然语言处理模型变得更加容易。它是一个功能齐全的深度学习框架，强力支持计算机视觉等各种深度学习任务。
递归神经网络的特点包括：
- 递归神经网络以应用相同的权重集合，并具有不同的图形结构。
- 节点按拓扑顺序遍历。
- 此类网络通过反向模式的自动微分进行训练。
- 自然语言处理包括递归神经网络的特殊情况。
- 此递归神经张量网络包括树中的各种组合功能节点。
下面演示了递归神经网络的示例 -
