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Rete neurale ricorrente (RNN)

Recurrent Neural Network (RNN)

Una rete neurale ricorrente, o RNN, è un'architettura progettata per elaborare sequenze, come testo, audio o serie temporali, mantenendo una memoria di ciò che ha visto in precedenza. Elabora gli elementi uno alla volta e conserva uno stato interno che aggiorna a ogni passo, portandosi dietro il contesto. È come leggere una frase parola per parola ricordando quelle già lette per capire il significato complessivo: senza memoria, ogni parola sarebbe scollegata dalle altre. Questo la rende naturalmente adatta a dati in cui l'ordine è cruciale.

Definizione

Le RNN hanno reso possibili traduzione, riconoscimento vocale e previsioni sequenziali, ma soffrono nel ricordare informazioni molto lontane nel tempo a causa di gradienti che svaniscono. Varianti come le LSTM hanno mitigato il problema, ma per sequenze lunghe sono state in gran parte superate dai transformer, che elaborano l'intera sequenza in parallelo cogliendo relazioni a lungo raggio con maggiore efficacia.

Termini correlati

• LSTM (memoria a lungo e breve termine)
• Rete neurale convoluzionale (CNN)
• Transformer
• Attention Mechanism
• Deep Learning

Altri termini in Fondamenti AI

• LLM (Large Language Model)
• Token
• Context Window
• Temperature
• Allucinazione (AI Hallucination)
• Fine-tuning
• RAG (Retrieval Augmented Generation)
• Embedding

Mettilo alla prova

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