Summary  
This chapter explains how to categorize recurrent neural network architectures based on the relationship between the lengths of their input and output sequences (one-to-one, one-to-many, many-to-one, many-to-many).

General domain of usage  
Natural language processing

Las RNN presentan diversas arquitecturas según la naturaleza de los datos y la tarea a realizar. Comprender los diferentes tipos puede ayudar a seleccionar la RNN adecuada para una aplicación específica.



- **Uno a uno**: en esta arquitectura, cada entrada se asigna a una única salida. Se utiliza típicamente en **tareas de clasificación simples** donde el tamaño de la entrada y la salida son fijos;  
- **Uno a muchos**: en esta arquitectura, una sola entrada genera múltiples salidas. Es útil en tareas como **generación de descripciones de imágenes**, donde una imagen (entrada única) genera una secuencia de palabras (múltiples salidas);  
- **Muchos a uno**: este tipo procesa múltiples entradas y genera una sola salida. Un ejemplo es el **análisis de sentimiento**, donde una secuencia de palabras (entrada) se analiza para producir un único valor de sentimiento (salida);  
- **Muchos a muchos**: aquí, múltiples entradas producen múltiples salidas. Esta arquitectura se utiliza en tareas como la **traducción automática**, donde una secuencia de palabras en un idioma (entrada) se asigna a una secuencia de palabras en otro idioma (salida).  



Cada tipo de arquitectura RNN tiene su caso de uso específico, y seleccionar la adecuada es fundamental para resolver la tarea de manera eficiente.


¿Cuál de las siguientes tareas utiliza una arquitectura Many to Many?

Domina las redes neuronales recurrentes y sus variantes avanzadas como LSTM y GRU utilizando PyTorch. Adquiere experiencia práctica en el procesamiento de datos secuenciales para aplicaciones reales. Aplica estos modelos potentes para abordar desafíos del mundo real en la predicción de series temporales y diversas tareas de procesamiento de lenguaje natural.

Aborda las limitaciones de las redes neuronales tradicionales para datos secuenciales e introduce los fundamentos de las Redes Neuronales Recurrentes. Explica la arquitectura de las RNN, sus tipos y la implementación paso a paso mediante ejemplos básicos y un desafío de codificación.

Explora desafíos comunes de entrenamiento como los gradientes desvanecientes y explosivos. Presenta variantes avanzadas de RNN, incluyendo LSTM y GRU, destacando sus mecanismos internos y casos de uso, con ejemplos prácticos de implementación para cada una.

Se centra en el procesamiento y la predicción de datos de series temporales utilizando modelos basados en RNN. Incluye carga de datos, técnicas de preprocesamiento, entrenamiento de modelos y evaluación del rendimiento, con énfasis en la comparación de las arquitecturas LSTM y GRU.

Demuestra la aplicación de RNN a tareas de clasificación de texto. Cubre conceptos fundamentales de PLN, métodos de codificación de texto, pasos de preparación de datos y construcción de un modelo basado en LSTM para la predicción de sentimientos.

Tipos de RNNs

Tipos de RNNs