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Long Short-Term Memory (LSTM) è un tipo specializzato di architettura di Reti Neurali Ricorrenti (RNN) progettata per apprendere dipendenze a lungo termine nei dati sequenziali. Le reti LSTM utilizzano celle di memoria e meccanismi di gating per affrontare il problema del gradiente che svanisce, rendendole essenziali per attività come il language modeling, il riconoscimento vocale e la previsione di serie temporali.
La Long Short-Term Memory Bidirezionale (BiLSTM) è un tipo avanzato di architettura di Rete Neurale Ricorrente (RNN) che elabora dati sequenziali in entrambe le direzioni, migliorando la comprensione contestuale per applicazioni in NLP, riconoscimento vocale e bioinformatica.
Scopri la modellazione di sequenze nell'IA e nel machine learning—prevedi e genera sequenze in dati come testo, audio e DNA utilizzando RNN, LSTM, GRU e Transformer. Esplora concetti chiave, applicazioni, sfide e ricerche recenti.
Le Reti Neurali Ricorrenti (RNN) sono una sofisticata classe di reti neurali artificiali progettate per elaborare dati sequenziali utilizzando la memoria degli input precedenti. Le RNN eccellono nei compiti in cui l'ordine dei dati è cruciale, tra cui NLP, riconoscimento vocale e previsione di serie temporali.
