Summary  
This chapter explains four recurrent neural network architectures—one-to-one, one-to-many, many-to-one, and many-to-many—by describing how they map input and output sequences of fixed or variable length.  

General domain of usage  
Machine translation

RNN:er finns i olika arkitekturer beroende på datans natur och uppgiftens krav. Förståelse för de olika typerna kan hjälpa till att välja rätt RNN för en specifik applikation.



- **En till en**: i denna arkitektur mappas varje indata till ett enda utdata. Detta används vanligtvis vid **enkla klassificeringsuppgifter** där indata- och utdata-storleken är fasta;  
- **En till många**: i denna arkitektur genererar en enskild indata flera utdata. Detta är användbart vid uppgifter som **bildbeskrivning**, där en bild (en indata) genererar en sekvens av ord (flera utdata);  
- **Många till en**: denna typ bearbetar flera indata och genererar ett enda utdata. **Sentimentanalys** är ett exempel, där en sekvens av ord (indata) analyseras för att producera ett enda sentimentsvärde (utdata);  
- **Många till många**: här producerar flera indata flera utdata. Denna arkitektur används vid uppgifter som **maskinöversättning**, där en sekvens av ord på ett språk (indata) mappas till en sekvens av ord på ett annat språk (utdata).  



Varje typ av RNN-arkitektur har sitt specifika användningsområde, och valet av rätt typ är avgörande för att lösa uppgiften effektivt.


Vilken av följande uppgifter använder en Many to Many-arkitektur?

Behärska rekurrenta neurala nätverk och deras avancerade varianter som LSTM och GRU med PyTorch. Få praktisk erfarenhet av att bearbeta sekventiell data för tillämpningar i verkliga situationer. Använd dessa kraftfulla modeller för att lösa utmaningar inom tidsserieprognoser och olika uppgifter inom naturlig språkbehandling.

Behandlar begränsningarna hos traditionella neurala nätverk för sekventiell data och introducerar grunderna i rekurrenta neurala nätverk. Förklarar RNN-arkitektur, typer och steg-för-steg-implementering genom grundläggande exempel och en kodningsutmaning.

Utforskar vanliga träningsutmaningar såsom försvinnande och exploderande gradienter. Introducerar avancerade RNN-varianter inklusive LSTM och GRU, med fokus på deras interna mekanismer och användningsområden, samt praktiska implementeringsexempel för varje.

Fokuserar på bearbetning och prognostisering av tidsseriedata med hjälp av RNN-baserade modeller. Inkluderar datainläsning, förbehandlingstekniker, modellträning och prestandautvärdering, med tonvikt på jämförelse mellan LSTM- och GRU-arkitekturer.

Demonstrerar tillämpningen av RNN:er på textklassificeringsuppgifter. Täcker grundläggande NLP-koncept, metoder för textkodning, steg för databereddning samt konstruktion av en LSTM-baserad modell för sentimentprediktion.

Typer av RNN:er

Awesome!

Typer av RNN:er