1. 輸入是向量序列

1.1 文字處理(自然語言處理)

將每一個詞彙表示為向量

一個很長的向量,長度跟世界上存在的詞彙的數量一樣多,所有的詞匯彼此之間沒有關係

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給每一個詞彙一個向量,這個向量是包含語義訊息的,而一個句子就是一組長度不一的向量

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1.2 聲音信號處理

會把一段聲音訊號取一個範圍,這個範圍叫做一個窗口(window),把該窗口裡面的訊息描述成一個向量,這個向量稱為一幀(frame)。一小段的聲音訊號,它裡面包含的訊息量非常可觀

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1.3 圖

社交網路是一個圖,在社交網路上面每一個節點就是一個人。每一個節點可以看作是一個向量。每一個人的訊息(性別、年齡及工作等等)都可以用一個向量來表示。因此一個社交網路可以看做是一堆的向量所組成

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把一個分子當做是模型的輸入,每一個分子可以看作是一個圖,分子上面的每一個球就是一個原子,每個原子就是一個向量,而每個原子可以用獨熱向量來表示

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2. 輸出的三種可能性

2.1 每一個向量都有一個對應的標簽

輸入跟輸出的長度是一樣的。模型不需要去煩惱要輸出多少的標簽,輸出多少的標籤

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舉例: