Summary
This chapter covers the classification of recurrent neural network architectures by their input-output mapping—one-to-one, one-to-many, many-to-one, and many-to-many—and shows how to choose the right RNN structure for different sequential data tasks.

General domain of usage
Natural language processing

RNNs exist in verschiedenen Architekturen, abhängig von der Art der Daten und der jeweiligen Aufgabe. Das Verständnis der unterschiedlichen Typen unterstützt bei der Auswahl des passenden RNNs für eine bestimmte Anwendung.



- **One to one**: In dieser Architektur wird jeder Eingabe ein einzelnes Ausgabeergebnis zugeordnet. Typischerweise verwendet bei **einfachen Klassifizierungsaufgaben**, bei denen die Eingabe- und Ausgabengröße festgelegt sind;  
- **One to many**: In dieser Architektur erzeugt eine einzelne Eingabe mehrere Ausgaben. Nützlich bei Aufgaben wie **Bildbeschreibung**, bei denen ein Bild (eine Eingabe) eine Wortsequenz (mehrere Ausgaben) generiert;  
- **Many to one**: Dieser Typ verarbeitet mehrere Eingaben und erzeugt eine einzelne Ausgabe. **Sentiment-Analyse** ist ein Beispiel, bei dem eine Wortsequenz (Eingabe) analysiert wird, um einen einzelnen Sentimentwert (Ausgabe) zu erzeugen;  
- **Many to many**: Hier erzeugen mehrere Eingaben mehrere Ausgaben. Diese Architektur wird bei Aufgaben wie **maschineller Übersetzung** eingesetzt, bei denen eine Wortsequenz in einer Sprache (Eingabe) einer Wortsequenz in einer anderen Sprache (Ausgabe) zugeordnet wird.  



Jede RNN-Architektur hat ihren spezifischen Anwendungsfall, und die Auswahl der geeigneten Variante ist entscheidend für eine effiziente Lösung der Aufgabe.


Welche der folgenden Aufgaben verwendet eine Many-to-Many-Architektur?

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Arten von RNNs

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