Long Short-Term Memory (LSTM): differenze tra le versioni
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Le LSTM sono un tipo speciale di rete neurale ricorrente (RNN) progettate per catturare dipendenze a lungo termine nelle sequenze di dati. Sono particolarmente efficaci nella modellazione di sequenze temporali, come la musica, il linguaggio naturale, o serie temporali finanziarie, grazie alla loro capacità di mantenere lo stato (memoria) per lunghi periodi. | Le LSTM sono un tipo speciale di rete neurale ricorrente (RNN) progettate per catturare dipendenze a lungo termine nelle sequenze di dati. Sono particolarmente efficaci nella modellazione di sequenze temporali, come la musica, il linguaggio naturale, o serie temporali finanziarie, grazie alla loro capacità di mantenere lo stato (memoria) per lunghi periodi. | ||
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|keywords=reti neurali, RNN, sequenze temporali, memoria a lungo termine, apprendimento automatico, intelligenza artificiale, deep learning, elaborazione del linguaggio naturale, analisi delle serie temporali | |||
|description=Le LSTM (Long Short-Term Memory) sono un tipo speciale di rete neurale ricorrente progettate per catturare dipendenze a lungo termine nelle sequenze di dati. Sono particolarmente efficaci nella modellazione di sequenze come musica, linguaggio naturale e serie temporali finanziarie. Scopri come le LSTM superano i limiti delle RNN tradizionali. | |||
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Versione attuale delle 04:55, 9 set 2024
| Long Short-Term Memory (LSTM) | |
|---|---|
| Nome Inglese | Long Short-Term Memory |
| Sigla | LSTM |
| Anno Di Creazione | 1997 |
| Pubblicazione | Long Short-Term Memory |
| URL | |
| Topic | sequenze |
Le LSTM sono un tipo speciale di rete neurale ricorrente (RNN) progettate per catturare dipendenze a lungo termine nelle sequenze di dati. Sono particolarmente efficaci nella modellazione di sequenze temporali, come la musica, il linguaggio naturale, o serie temporali finanziarie, grazie alla loro capacità di mantenere lo stato (memoria) per lunghi periodi.
Questa architettura è stata creata per superare il problema dei gradienti che svaniscono nelle RNN. Nella pratica, LSTM vengono sempre utilizzate al posto delle RNN.