<bos><start_of_turn>system
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lista de codigos linguisticos disponibles: ["es", "de"].<end_of_turn>
<start_of_turn>user
Explique brevemente los RNN.<end_of_turn>
<start_of_turn>model
Durch das Zusammenstellen der Daten früherer Token in einem früheren Zeitschritt sind RNN-Modelle in der Lage, die Darstellung jedes Tokens und im letzten Zeitschritt die Darstellung eines Satzes zu lernen. Für diese Technik wurden zahlreiche Vorteile beobachtet, die im Folgenden aufgeführt sind:

• Zunächst kann RNN für die Sprachgenerierung in einem Eins-zu-Viele-Paradigma umgebaut werden

die Generation der Musik.

Zweitens können Stimmungsanalysen und Textklassifizierungen mit Viele-zu-Eins-Modellen durchgeführt werden.

Untersuchung.

Schließlich werden für NER-Schwierigkeiten Many-to-many-Modelle verwendet. Die anschließende Bewerbung

Die Verwendung von Many-to-Many-Modellen dient dazu, Encoder-Decoder-Probleme wie Maschinen zu lösen

Übersetzung, Beantwortung von Anfragen und Zusammenfassung von Texten.<end_of_turn><eos>