Recurrent Neural Networks(5) : Different Types of RNNs

Examples of sequence data

• 지난 시간까지 공부한 RNN은 Tx = Ty인, 즉 입력과 출력의 개수가 동일한 경우였습니다.
  • 하지만 실제로 RNN은 그렇지 않은 경우가 많습니다(더 많겠죠 정확히는).
  • 예를 들어 기계 번역의 경우, 같은 의미를 지닌 두 문장이 언어에 따라 다른 길이를 가질 수 있습니다.

 

Examples of RNN architectures

• input과 output의 길이(개수)에 따라 RNN의 architecture를 위와 같이 구분할 수 있습니다.

 

Summary of RNN types

• One to one : 사실 이때는 굳이 RNN이라고 할 필요도 없겠죠 ㅎㅎ
• One to many : 작곡과 같은 예시를 드셨는데 잘 와닿는 예는 아니었습니다.
• Many to one : 영화 리뷰를 통한 감성 분석 등이 대표적인 예시입니다.
• Many to many(same) : NER(Named Entity Recognition, 개체명 분석)과 같은 예시를 들 수 있습니다.
• Many to many(different) : Machine Translation(기계 번역)과 같은 예시를 들 수 있습니다.

 

 

출처: Coursera, Sequence Models, DeepLearning.AI