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递归神经网络
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双向读取
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用两个复发神经网络双向读取一个序列可以使人工智能获得“注意力”。简单的做法是将一个句子分别从两个方向编码为两个隐藏状态，然后将两个拼接在一起作为隐藏状态。 这种方法能提高模型表现的原因之一可能是因为不同方向的读取在输入和输出之间创造了更多短期依赖关系，从而被RNN中的LSTM单元（及其变体）捕捉，例如在实验中发现颠倒输入序列的顺序（但不改变输出的顺序）可以意外达到提高表现的效果。
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结构递归神经网络（Recursive）
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结构递归神经网络是一类用结构递归的方式构建的网络，比如说递归自编码机（Recursive Autoencoder），在自然语言处理的神经网络分析方法中用于解析语句。