Il termine “ricorrente” nella rete neurale ricorrente (RNN) si riferisce alla capacità di queste reti neurali di eseguire elaborazioni sequenziali sui dati di input. A differenza delle tradizionali reti neurali feedforward, che elaborano i dati in una sequenza fissa dall’input all’output, le RNN possono mantenere una memoria degli input passati attraverso stati nascosti. Questa memoria consente agli RNN di acquisire dipendenze temporali in dati sequenziali, rendendoli adatti per attività quali la previsione di serie temporali, l’elaborazione del linguaggio naturale e il riconoscimento vocale.
Una rete neurale ricorrente (RNN) è un tipo di rete neurale artificiale progettata per l’elaborazione di dati sequenziali. È costituito da unità di rete neurale organizzate in strati, in cui ciascuna unità mantiene una memoria o uno stato che cattura informazioni sugli input precedenti. Ciò consente alle RNN di apprendere modelli e relazioni in dati sequenziali applicando ricorsivamente lo stesso insieme di pesi a ciascun input nella sequenza. Le connessioni ricorrenti all’interno delle RNN consentono loro di gestire sequenze di lunghezza variabile e dipendenze del modello nel tempo, rendendole potenti strumenti per attività che richiedono la modellazione temporale.
Uno strato ricorrente in una rete neurale si riferisce a un tipo specifico di strato progettato per incorporare connessioni ricorrenti tra le sue unità. Queste connessioni consentono al livello di mantenere una memoria degli input precedenti e di propagare le informazioni attraverso passaggi temporali all’interno di dati sequenziali. I tipi comuni di livelli ricorrenti includono SimpleRNN, LSTM (Long Short-Term Memory) e GRU (Gated Recurrent Unit), ciascuno dei quali offre meccanismi diversi per affrontare sfide come gradienti di scomparsa e acquisizione di dipendenze a lungo termine.
I termini “ricorrente” e “ricorsivo” si riferiscono a concetti diversi nelle reti neurali. Le reti neurali ricorrenti (RNN) utilizzano connessioni ricorrenti per mantenere la memoria nel tempo in dati sequenziali, consentendo loro di gestire attività come la previsione di serie temporali e l’elaborazione del linguaggio naturale. Le reti neurali ricorsive (RvNN), d’altra parte, sono strutturate gerarchicamente, con i nodi che applicano ricorsivamente la stessa operazione ai loro nodi figli. Gli RvNN sono comunemente usati in attività che coinvolgono strutture di dati gerarchiche o ad albero, come l’analisi e l’analisi del sentiment di frasi strutturate come alberi di analisi.
La convoluzione ricorrente si riferisce a un’architettura di rete neurale ibrida che combina reti neurali ricorrenti (RNN) con reti neurali convoluzionali (CNN). Questo approccio mira a sfruttare i punti di forza di entrambe le architetture: CNN per l’estrazione di caratteristiche spaziali e RNN per la modellazione sequenziale. Nella convoluzione ricorrente, i livelli convoluzionali vengono generalmente utilizzati per estrarre caratteristiche spaziali dai dati di input, come immagini o serie temporali, mentre i livelli ricorrenti elaborano queste caratteristiche nel tempo o in sequenza. Questa architettura ibrida è particolarmente efficace per attività che richiedono la modellazione del contesto sia spaziale che temporale, come l’analisi video, il riconoscimento delle azioni e il riconoscimento vocale.