循环神经网络（RNN）在实际应用中的经典模式包括（）

循环神经网络（RNN）在实际应用中的经典模式包括（）

A.多对多模式，如机器翻译任务

B.多对一模式，如文本情感分析

C.一对多模式，如图像描述生成

D.一对一模式，如图像分类

正确答案：ABC

答案解析：

选项A：在机器翻译任务中，输入是一种语言的句子（多个单词组成的序列），输出是另一种语言的对应句子（同样是多个单词组成的序列），这属于多对多模式。RNN能够处理输入序列中的每个元素，并根据其上下文信息生成对应的输出序列元素，适用于这种需要对序列进行逐元素转换的任务，所以多对多模式适用于机器翻译任务，A选项正确。

选项B：文本情感分析是对一段文本进行整体的情感倾向判断，比如判断一段影评是积极、消极还是中性。输入是一段文本（多个单词组成的序列），而输出是一个情感类别（单一的结果），属于多对一模式。RNN可以通过对文本序列中每个单词的处理，综合考虑整个文本的信息来得出最终的情感判断，B选项正确。

选项C：图像描述生成任务是根据一幅图像生成一段描述文字。图像可以看作是一个整体输入（虽然实际处理时会将图像转换为特征序列），而输出是一段由多个单词组成的描述文本序列，这是一对多模式。RNN可以结合图像的特征信息，逐词生成描述文本，完成图像描述生成任务，C选项正确。

选项D：图像分类主要是将一幅图像分类到预定义的类别中，输入是一幅图像，输出是一个类别标签，属于一对一模式。但通常图像分类更常用卷积神经网络（CNN），因为CNN能够有效提取图像的空间特征。虽然理论上也可以用RNN处理图像分类，但RNN并非图像分类的经典应用模式，因为它在处理图像空间结构信息方面不如CNN有效，D选项错误。