合理运用前馈神经网络针对前馈神经网络而言，也叫做多层感知机模型，可以将此类神经网络模型运用到多任务的环境中，不过因为环境处于动态变化当中，导致其模型的内部结构随之十分复杂，因而，容易增加神经网络的训练难度。面对图形处理技术不断进步的情况，使得前馈神经网络得以诞生，与此同时，也在自然语言处理过程当中发挥出良好的作用。从计算机技术的角度而言，利用前馈神经网络中的反向传播算法，可以使其进行深度学习时，不断优化各个层级间出现的不同错误驱动，以便达到科学改进网络参数的目的。作为前馈神经网络当中的一种类型，卷积神经网络是属于其中重要的模型，能够借助卷积核达到对描述空间加以扩展的效果，使模型自身的深度得以增加，并且，具体进行训练时，无需对相关参数加以改进，进行自然语言处理的过程当中，一般需要把文本中的句子向量变成矩阵，经过卷积以后，获取相应的句向量特征。为此，合理运用前馈神经网络可谓十分关键。

神经网络词向量分析对人工智能神经网络自然语言处理技术加以运用的过程中，能够借助神经网络的形式，科学分析文本中那些稀疏性很小、具有大规模的语料，一方面，能够获得十分复杂的上下文关系；另一方面，则能够充分发挥出词编码技术的良好作用，体现出其拥有的分布式特点，即神经网络中的词向量，能够当成分词工作，可谓是十分关键的准备工作。

递归神经网络说明对于递归神经网络而言，目前受限于技术方面的发展，造成仅可以单独的形式有效处理一个输入。基于进一步增强神经网络处理系统数据方面能力的目的，有关技术工作者能够借助递归神经网络表达出时间的递归结构，以便进行学习相关数据时，可以得到具体的序列关系，并且有效提升了训练模型方面的记忆力，实现前后输入之间的密切关联。基于递归神经网络下，以构建相应深度学习模型作为目的，一般会运用涵盖三个隐含层的神经网络完成构建模型的任务。假如失去信息时刻之后，则需要结合隐含层中递归，以便产生由输入层至隐含层连接权的相应权值参数矩阵，与此同时，可以对具体的偏置向量、激活函数加以准确计算。参考递归神经网络特点的基础上，能够达到反向传播相关损失函数实例的效果，并且依靠低度降低方式，明确相关网络参数。所以，通过合理运用递归神经网络方法，能够在元模型的学习、机器翻译等过程当中发挥出一定的作用。