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

Le RNN presentano diverse architetture a seconda della natura dei dati e del compito da svolgere. Comprendere i diversi tipi può aiutare a scegliere il RNN più adatto per una determinata applicazione.



- **Uno a uno**: in questa architettura, ogni input è associato a un singolo output. Viene tipicamente utilizzata in **compiti di classificazione semplice** dove la dimensione dell'input e dell'output è fissa;  
- **Uno a molti**: in questa architettura, un singolo input genera molteplici output. È utile in compiti come il **captioning di immagini**, dove un'immagine (input singolo) genera una sequenza di parole (output multipli);  
- **Molti a uno**: questo tipo elabora molteplici input e genera un singolo output. Un esempio è l'**analisi del sentiment**, dove una sequenza di parole (input) viene analizzata per produrre un unico punteggio di sentiment (output);  
- **Molti a molti**: qui, molteplici input producono molteplici output. Questa architettura viene utilizzata in compiti come la **traduzione automatica**, dove una sequenza di parole in una lingua (input) viene associata a una sequenza di parole in un'altra lingua (output).  



Ogni tipo di architettura RNN ha un caso d'uso specifico e la scelta di quella appropriata è fondamentale per risolvere il compito in modo efficiente.


Quale dei seguenti compiti utilizza un'architettura Many to Many?

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Tipi di RNN

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