可以认为Recurrent Structure是Recursive Structure的一种子集。
以情感分析任务为例
一个递归的结构是这样的，隐藏层h的维度要和输入x相同。
从语法结构上进行解释：“very”要和“good”放在一起，再被“not”否定。
希望“very”和“good”经过函数f(会是一个复杂的NN)得到的结果，意思为“very good”
这个network要处理一些复杂的情况，
如知道"not"会反转另一个输入的语义
知道"very"会强调另一个输入的语义
一次训练过程如下图所示：
那么f这种神经网络的结构应该是什么样呢？
Recursive Neural Tensor Network
保持输出与各个输入的维度相同，两个W的权值是不同的。
思想是想让两个输入向量之间做点积运算。
stanford提供的demo
可以生成一个sentiment trees
后面几页PPT念的太快了，如果有机会读相应论文再去深入了解吧。
Matrix-Vector Recursive Network
Tree LSTM