列举一些RNN类模型的常见使用形式以及常见的应用

1，序列到序列的任务：

从一个输入序列到另外一个输出序列；

预测天气信息（或者其他时间序列、例如、血糖、血压、血氧浓度等），或者是识别歌曲中的和弦；

2，序列到向量的任务：

提供给网络一系列输入，并忽略了除了最后一个之外的所有其他输出内容。

按照音乐题材分类音乐样本，分析书评的观点，基于历史记录预测用户未来感兴趣的电影（协同过滤的实现方法之一），根据读取失语病人大脑中植入的芯片获得信息预测其思维（collaborative filtering）。

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