Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Oppiskele RNN-tyypit | Johdanto RNN-verkkoihin
Johdanto RNN:iin

bookRNN-tyypit

RNN-verkkoja on useita erilaisia arkkitehtuureja, jotka valitaan datan luonteen ja tehtävän mukaan. Eri tyyppien ymmärtäminen auttaa valitsemaan oikean RNN-arkkitehtuurin kuhunkin sovellukseen.

RNN-tyypit
  • Yksi yhteen: tässä arkkitehtuurissa jokainen syöte vastaa yhtä ulostuloa. Käytetään tyypillisesti yksinkertaisissa luokittelutehtävissä, joissa syötteen ja ulostulon koko on kiinteä;
  • Yksi moneen: tässä arkkitehtuurissa yksi syöte tuottaa useita ulostuloja. Soveltuu esimerkiksi kuvatekstien generointiin, jossa kuva (yksi syöte) tuottaa sanajonon (useita ulostuloja);
  • Monesta yhteen: tässä tyypissä useat syötteet tuottavat yhden ulostulon. Esimerkkinä tunnelma-analyysi, jossa sanajono (syöte) analysoidaan tuottamaan yksi tunnelmapiste (ulostulo);
  • Monesta moneen: tässä useat syötteet tuottavat useita ulostuloja. Käytetään esimerkiksi konekäännöksessä, jossa sanajono yhdellä kielellä (syöte) muunnetaan sanajonoksi toisella kielellä (ulostulo).

Jokaisella RNN-arkkitehtuurin tyypillä on oma erityinen käyttötarkoituksensa, ja sopivan arkkitehtuurin valinta on ratkaisevan tärkeää tehtävän tehokkaaksi ratkaisemiseksi.

question mark

Mikä seuraavista tehtävistä käyttää Many to Many -arkkitehtuuria?

Select the correct answer

Oliko kaikki selvää?

Miten voimme parantaa sitä?

Kiitos palautteestasi!

Osio 1. Luku 3

Kysy tekoälyä

expand

Kysy tekoälyä

ChatGPT

Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme

Awesome!

Completion rate improved to 4.55

bookRNN-tyypit

Pyyhkäise näyttääksesi valikon

RNN-verkkoja on useita erilaisia arkkitehtuureja, jotka valitaan datan luonteen ja tehtävän mukaan. Eri tyyppien ymmärtäminen auttaa valitsemaan oikean RNN-arkkitehtuurin kuhunkin sovellukseen.

RNN-tyypit
  • Yksi yhteen: tässä arkkitehtuurissa jokainen syöte vastaa yhtä ulostuloa. Käytetään tyypillisesti yksinkertaisissa luokittelutehtävissä, joissa syötteen ja ulostulon koko on kiinteä;
  • Yksi moneen: tässä arkkitehtuurissa yksi syöte tuottaa useita ulostuloja. Soveltuu esimerkiksi kuvatekstien generointiin, jossa kuva (yksi syöte) tuottaa sanajonon (useita ulostuloja);
  • Monesta yhteen: tässä tyypissä useat syötteet tuottavat yhden ulostulon. Esimerkkinä tunnelma-analyysi, jossa sanajono (syöte) analysoidaan tuottamaan yksi tunnelmapiste (ulostulo);
  • Monesta moneen: tässä useat syötteet tuottavat useita ulostuloja. Käytetään esimerkiksi konekäännöksessä, jossa sanajono yhdellä kielellä (syöte) muunnetaan sanajonoksi toisella kielellä (ulostulo).

Jokaisella RNN-arkkitehtuurin tyypillä on oma erityinen käyttötarkoituksensa, ja sopivan arkkitehtuurin valinta on ratkaisevan tärkeää tehtävän tehokkaaksi ratkaisemiseksi.

question mark

Mikä seuraavista tehtävistä käyttää Many to Many -arkkitehtuuria?

Select the correct answer

Oliko kaikki selvää?

Miten voimme parantaa sitä?

Kiitos palautteestasi!

Osio 1. Luku 3
some-alt