什麼是序列到序列RNN？

RNN 通過按順序處理資料來處理可變長度的輸入，一次乙個步驟。 與其他需要固定輸入的神經網路不同，RNN 可以適應不同長度的序列。 它們遍歷輸入序列，保持隱藏狀態，攜帶來自先前時間步的資訊。 這使得 RNN 能夠處理不同大小的輸入並捕獲整個系列的依賴關係。

RNN 的架構由迴圈連線組成，使資訊能夠從乙個步驟傳遞到下乙個步驟。 在每個時間步長，RNN 獲取輸入，將其與之前的隱藏狀態相結合，並產生輸出和新的隱藏狀態。 隱藏狀態充當網路的記憶體，並保留過去輸入的資訊。 這種架構允許 RNN 處理任意長度的序列，同時考慮先前輸入的上下文資訊。

序列到序列 RNN 是一種 RNN 模型，它將乙個序列作為輸入並生成另乙個序列作為輸出。 它們用於機器翻譯等任務，其中輸入序列（源語言）被翻譯成輸出序列（目標語言）。 序列到序列 RNN 由乙個處理輸入序列的編碼器和乙個基於編碼資訊生成輸出序列的解碼器組成。

RNN 在語言建模中起著至關重要的作用。 語言建模的目的是在給定先前上下文的單詞序列中給出下乙個單詞。 RNN具有捕獲順序依賴性的能力，並且可以在大型文字語料庫上進行訓練，以學習習單詞的統計模式和分布。 這使他們能夠生成連貫且與上下文相關的文字。 因此，它們對於文字生成、語音識別和機器翻譯等任務很有價值。

一種使用時間反向傳播 （BPTT） 演算法來訓練 RNN。 它是前饋網路標準反向傳播演算法的擴充套件。 BPT 按時間擴充套件 RNN，將它們視為跨時間步長共享權重的深度神經網路。 梯度是通過通過擴充套件網路將誤差傳播回來計算的。 因此，RNN可以更新其權重並從序列資料中學習習。