Typer af RNN'er

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

• En til en: i denne arkitektur matches hver input med en enkelt output. Dette anvendes typisk i simple klassifikationsopgaver, hvor input- og outputstørrelse er faste;
• 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) matches med en sekvens af ord på et andet sprog (output).

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