从网络结构中推导出递归关系的关键在于使用所谓的"广义递归神经元"，这本质上是对递归神经元的一种结构化扩展。通过使用广义递归神经元，所有为序列分类而开发的监督网络，如通过时间反向传播网络、实时递归网络、简单递归网络、递归级联相关网络和神经树，都可以整体地扩展到结构上。这种方法的关键思想是利用"广义递归神经元"来表示和分类结构化模式 。 生成的文章可能会详细讨论如何使用广义递归神经元来从网络结构中推导出递归关系，以及这种方法在处理复杂结构时的优势。文章的关键字可能包括"广义递归神经元"、"网络结构"、"递归关系"、"监督网络"和"结构化模式"。