deep-learning - 如何使用 Part RNN 和 Part Graph 神经网络训练端到端模型？

Question

我目前正在做一个项目，我需要在神经网络的一部分中使用 RNN。本质上，RNN 将接收可变长度的文本并输出特征表示。然后，该特征表示将与更多特征向量结合在一起，并馈送到不同的图神经网络。将在图神经网络的输出上计算一些损失，并且该损失将在包括 RNN 在内的整个网络中反向传播，并用于训练整个端到端网络。

但是，我无法理解如何将 RNN 用作另一个不同的非序列模型的一部分。我的大部分工作都使用 PyTorch。

任何人都可以提出任何我可以解决这个问题的方法。或参考任何可能有用的材料。

谢谢

标签： deep-learningpytorchrecurrent-neural-network