Comprendere le reti neurali ricorrenti (RNN)

Le reti neurali ricorrenti (RNN) sono un tipo di rete neurale progettata per gestire dati sequenziali. Hanno un ciclo di feedback che consente alle informazioni delle fasi temporali precedenti di influenzare la fase corrente, utile per modellare le relazioni temporali nei dati.

In una RNN, lo stato nascosto (la rappresentazione interna della rete) può persistere attraverso le fasi temporali , in modo che le informazioni dei passaggi precedenti possano essere utilizzate per informare il passaggio corrente. Ciò rende le RNN adatte per compiti come la modellazione del linguaggio, in cui la rete deve tenere traccia del contesto di una frase su più parole.

Le reti neurali ricorrenti sono progettate per gestire dati sequenziali e hanno un ciclo di feedback che consente informazioni da precedenti passaggi temporali per influenzare il passaggio corrente.