Как рекурсивные структуры данных применяются в современных алгоритмах машинного обучения?

Рекурсивные структуры данных применяются в современных алгоритмах машинного обучения для обработки иерархических данных с вложенными отношениями. www.geeksforgeeks.org

Например, такие сети используют для:

• Обработки естественного языка. ru.ruwiki.ru neerc.ifmo.ru Фраза и предложения моделируются через векторное представление слов, что позволяет сети фиксировать иерархические отношения и зависимости внутри предложения. www.geeksforgeeks.org
• Обработки изображений. neerc.ifmo.ru Например, при анализе сцен, объединяющих подсцены с множеством объектов. ru.ruwiki.ru В этом случае важно идентифицировать как отдельные объекты, так и всю структуру сцены. ru.ruwiki.ru
• Анализа молекулярных структур. www.geeksforgeeks.org Например, в химии. www.geeksforgeeks.org

Рекурсивные нейронные сети (RvNN) обрабатывают входные данные, объединяя информацию от дочерних узлов для формирования представлений для родительских узлов. www.geeksforgeeks.org