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

RNN'er findes i forskellige arkitekturer afhængigt af datatypen og opgavens karakter. Forståelse af de forskellige typer kan hjælpe med at vælge den rette RNN til en given anvendelse.



- **En til en**: i denne arkitektur kortlægges hver input til en enkelt output. Dette anvendes typisk i **simple klassifikationsopgaver**, hvor input- og outputstørrelsen er fast;  
- **En til mange**: i denne arkitektur genererer et enkelt input flere outputs. Dette er nyttigt i opgaver som **billedtekstgenerering**, hvor et billede (enkelt input) genererer en sekvens af ord (flere outputs);  
- **Mange til en**: denne type behandler flere inputs og genererer en enkelt output. **Sentimentanalyse** er et eksempel, hvor en sekvens af ord (input) analyseres for at producere en enkelt sentiment-score (output);  
- **Mange til mange**: her producerer flere inputs flere outputs. Denne arkitektur anvendes i opgaver som **maskinoversættelse**, hvor en sekvens af ord på ét sprog (input) kortlægges til en sekvens af ord på et andet sprog (output).  



Hver type RNN-arkitektur har sit specifikke anvendelsesområde, og valg af den rette er afgørende for at løse opgaven effektivt.


Hvilken af følgende opgaver anvender en Many to Many-arkitektur?

Behersk rekurrente neurale netværk og deres avancerede varianter som LSTM og GRU ved hjælp af PyTorch. Opnå praktisk erfaring med behandling af sekventielle data til anvendelser i praksis. Anvend disse kraftfulde modeller til at løse virkelige udfordringer inden for tidsserieprognoser og forskellige opgaver i naturlig sprogbehandling.

Dækker begrænsningerne ved traditionelle neurale netværk for sekventielle data og introducerer grundlæggende principper for Recurrent Neural Networks. Forklarer RNN-arkitektur, typer og trinvis implementering gennem grundlæggende eksempler og en kodningsudfordring.

Undersøger almindelige træningsudfordringer såsom forsvindende og eksploderende gradienter. Introducerer avancerede RNN-varianter, herunder LSTM og GRU, med fokus på deres interne mekanismer og anvendelsesområder samt praktiske implementeringseksempler for hver.

Fokuserer på behandling og prognosticering af tidsseriedata ved hjælp af RNN-baserede modeller. Indeholder dataindlæsning, forbehandlingsteknikker, modeltræning og præstationsvurdering med vægt på sammenligning af LSTM- og GRU-arkitekturer.

Demonstrerer anvendelsen af RNN'er til tekstklassificeringsopgaver. Dækker centrale NLP-begreber, tekstkodningsmetoder, trin til dataklargøring og opbygning af en LSTM-baseret model til sentimentforudsigelse.

Typer af RNN'er

Awesome!

Typer af RNN'er