Reti Long Short-Term Memory (LSTM)
Le Long Short-Term Memory (LSTM) sono introdotte come una tipologia di architettura RNN progettata per affrontare i problemi di vanishing gradients e long-term dependencies. Gli LSTM sono in grado di memorizzare informazioni per periodi prolungati, risultando particolarmente utili per compiti che coinvolgono sequenze.
- Struttura LSTM: Gli LSTM sono composti da tre componenti principali—forget gate, input gate e output gate. Questi gate controllano il flusso delle informazioni nella rete, permettendo di decidere cosa ricordare e cosa dimenticare;
- Forget gate: il forget gate determina quali informazioni del passo temporale precedente devono essere scartate. Restituisce un valore compreso tra 0 e 1, dove 0 significa "dimenticare" e 1 significa "mantenere" l'informazione;
- Input gate: l'input gate controlla quali nuove informazioni verranno aggiunte allo stato della cella. Anch'esso restituisce un valore tra 0 e 1, decidendo quanta parte dei nuovi dati deve essere incorporata;
- Output gate: l'output gate decide quale parte dello stato della cella verrà restituita in output. Lo stato della cella viene aggiornato a ogni passo temporale in base alle interazioni tra questi gate;
- Vantaggi degli LSTM: Gli LSTM gestiscono meglio le dipendenze a lungo termine rispetto agli RNN tradizionali. I gate in un LSTM aiutano a prevenire il vanishing gradient problem, rendendo possibile per la rete apprendere e ricordare informazioni su molti passi temporali.
In sintesi, le LSTM rappresentano un'estensione potente delle RNN che superano le principali limitazioni delle RNN tradizionali, in particolare quando si lavora con sequenze lunghe o compiti che richiedono la memorizzazione di informazioni nel tempo.
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- Struttura LSTM: Gli LSTM sono composti da tre componenti principali—forget gate, input gate e output gate. Questi gate controllano il flusso delle informazioni nella rete, permettendo di decidere cosa ricordare e cosa dimenticare;
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- Vantaggi degli LSTM: Gli LSTM gestiscono meglio le dipendenze a lungo termine rispetto agli RNN tradizionali. I gate in un LSTM aiutano a prevenire il vanishing gradient problem, rendendo possibile per la rete apprendere e ricordare informazioni su molti passi temporali.
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