Cosa significa "Rete Neurale Convoluzionale Ricorrente"?
Indice
Una Rete Neurale Convoluzionale Ricorrente (CRNN) è un tipo di modello computazionale usato principalmente per compiti che coinvolgono sia immagini che sequenze, come video o suoni. Questo modello combina due approcci diversi: i livelli convoluzionali, che sono bravi a cogliere schemi nelle immagini o nei suoni, e i livelli ricorrenti, che sono utili per capire le sequenze nel tempo.
Come Funziona
La parte convoluzionale analizza l'input per trovare caratteristiche importanti, come forme o suoni, mentre la parte ricorrente si ricorda delle informazioni dai precedenti input per capire cosa viene dopo. Questo è particolarmente utile in applicazioni come l'elaborazione audio, dove il contesto è fondamentale.
Utilizzi
Le CRNN sono comunemente usate per riconoscere suoni, classificare segnali audio e persino lavorare con dati video. Aiutano a ottenere risultati migliori considerando sia le caratteristiche dell'input che l'ordine in cui appaiono.