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第 11 屆 iThome 鐵人賽
DAY 14
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我是高中生，我學ML和NLP系列 第 14 篇

【Day 14】RNN學習筆記II Part IV

11th鐵人賽
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在之前的討論中，我們一律只探討當Input和Output是相同的情況，但RNN不只是這麼簡單。

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20190927/20103852u8tmBcLwqZ.png

Many to one

當Input是一個sequence，Output只有一個Vector時，可以拿來分類使用者評論：

  • 假如某家公司想要知道使用者是如何評價他們的產品，但又不想要一篇一篇看時，我們可以把每一篇評論用爬蟲爬下來，再使用RNN來處理每篇文章，輸出這篇文章的想法。

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20190927/20103852CtMEqGuCHA.png

  • 分析一篇文章並找出這篇文章在講什麼，並下tag。

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20190927/20103852bplQybf4tn.png

Many to Many (Output is shorter)

當I/O都是sequence，但Output比較小時也可以用RNN的模型訓練。

-語音辨識

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20190927/20103852Yz06KJYm6N.png


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