Recurrent Neural network

Reti Neurali Ricorrenti (RNN) e il loro utilizzo nel deep learning.

Architettura delle Reti Neurali Ricorrenti

• Le RNN superano il problema delle assunzioni di indipendenza tra i dati, utilizzando loop che integrano l'output precedente come input.

• Questa architettura consente di modellare sequenze di dati, come testi e sequenze temporali.

Applicazioni delle Reti Neurali Ricorrenti

• Le RNN sono efficaci per analizzare dati sequenziali, come testi, genomiche, scrittura a mano e mercati azionari.

• Un tipo popolare di RNN è il modello LSTM, utilizzato in applicazioni come generazione di immagini e didascalie automatiche per immagini e video.

Modello LSTM

• Il modello LSTM è progettato per gestire le dipendenze a lungo termine nei dati sequenziali.

• È stato applicato con successo in vari campi, inclusa la generazione di testi e la descrizione automatica di contenuti visivi.