It is the problem of predicting variable y for a given input x which is mutually dependent and constrained rather than scalar discrete or real values. The output variable does not belong to a single category but can have exponential or infinite possible values. For example, in case of speech/handwriting recognition or natural language translation, the output needs to be grammatically correct and it is not possible to limit the number of output possibilities. The task of the model is to capture the sequential, spatial, or combinatorial structure in the problem domain.
Nous sommes dans le cas de la prédiction de la variable y pour une entrée x donnée qui est mutuellement dépendante et contrainte plutôt que des valeurs scalaires discrètes ou réelles. Alors la variable de sortie n’appartient pas à une seule catégorie mais peut avoir des valeurs possibles exponentielles ou infinies. Par exemple, dans le cas de la reconnaissance de la parole/écriture ou de traduction en langage naturel, la sortie doit être grammaticalement correcte et il n’est pas possible de limiter le nombre de possibilités de sortie. La tâche du modèle est de capturer la structure séquentielle, spatiale ou combinatoire dans le domaine du problème.