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

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 sola salida. Se utiliza normalmente 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 una única puntuación 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 Muchos a Muchos?

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