Simone Raponi : 9 Agosto 2023 08:39
Benvenuti a questa serie di articoli sulle reti neurali ricorrenti (RNN). Queste reti sono una parte cruciale del progresso nell’ambito dell’intelligenza artificiale e del machine learning.
Nel corso di questa serie, il nostro obiettivo è quello di rendere questi concetti comprensibili anche per i non esperti.
Se dovessi averli persi, ti suggeriamo di recuperare gli articoli della serie relativa alle Convolutional Neural Networks:
 CALL FOR SPONSOR - Sponsorizza l'ottavo episodio della serie Betti-RHCSei un'azienda innovativa, che crede nella diffusione di concetti attraverso metodi "non convenzionali"? Conosci il nostro corso sul cybersecurity awareness a fumetti? Red Hot Cyber sta ricercando un nuovo sponsor per una nuova puntata del fumetto Betti-RHC mentre il team è impegnato a realizzare 3 nuovi episodi che ci sono stati commissionati. Contattaci tramite WhatsApp al numero 375 593 1011 per richiedere ulteriori informazioni oppure alla casella di posta [email protected]
Se ti piacciono le novità e gli articoli riportati su di Red Hot Cyber, iscriviti immediatamente alla newsletter settimanale per non perdere nessun articolo. La newsletter generalmente viene inviata ai nostri lettori ad inizio settimana, indicativamente di lunedì. |
Iniziamo dal principio: cos’è una RNN e perché è importante?
Le reti neurali ricorrenti sono un tipo di rete neurale artificiale. Per capire cosa significa, diamo un’occhiata a queste parole una per una.
Una “rete neurale” è un tipo di algoritmo di machine learning progettato per simulare il modo in cui il cervello umano elabora le informazioni. È composta da un gran numero di unità di elaborazione, chiamate “neuroni”, che sono organizzate in strati. Ogni neurone prende in input un insieme di dati, li elabora attraverso una serie di calcoli e produce un output. Nel caso in cui voglia approfondire, clicca qui per leggere il nostro articolo al riguardo.
La parola “artificiale” è usata per distinguere queste reti da quelle reali che si trovano nei cervelli degli esseri viventi.
Infine, “ricorrente” significa che la rete esegue la stessa operazione per ogni elemento di una sequenza, e l’output per un dato elemento dipende dagli input precedenti.
Questa ricorrenza è ciò che distingue le RNN da altre reti neurali. Le reti neurali tradizionali, come le reti neurali feedforward (FNN), processano ogni input indipendentemente. Le RNN, invece, tengono traccia delle informazioni che si sono verificate in precedenza nella sequenza. Questa caratteristica le rende particolarmente adatte all’elaborazione di dati sequenziali, come le serie temporali o le sequenze di parole in una frase.
Per esempio, prendiamo la frase “il gatto è sul tavolo”. Per comprendere il significato di questa frase, è necessario ricordare le parole che sono venute prima – “il gatto” – per capire ciò che “è sul tavolo”. Questo concetto di memoria o “stato nascosto” è uno dei principali vantaggi delle RNN rispetto ad altri tipi di reti neurali.
Le RNN sono un pilastro dell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), la branca dell’intelligenza artificiale che si occupa di capire e generare il linguaggio umano. Essendo in grado di gestire sequenze di dati di lunghezza variabile, sono particolarmente utili per compiti come la traduzione automatica, il riconoscimento vocale, e la generazione di testo.
Ad esempio, quando Google traduce una frase da una lingua all’altra, utilizza una tecnologia basata su RNN chiamata LSTM (Long Short-Term Memory) per tenere traccia del contesto della frase. Questo aiuta il sistema a produrre traduzioni più accurate che tengono conto non solo delle parole singole, ma anche del significato complessivo della frase.
In questa introduzione alle reti neurali ricorrenti, abbiamo affrontato i concetti chiave che le rendono un elemento cruciale nell’ambito dell’intelligenza artificiale e del machine learning. Abbiamo visto come le RNN, grazie alla loro abilità di conservare lo “stato nascosto” o la memoria di ciò che è accaduto in precedenza in una sequenza di dati, rappresentino un metodo potente e flessibile per lavorare con dati sequenziali.
Che si tratti di interpretare il significato di una frase o di comprendere una serie temporale di dati, le RNN hanno dimostrato di poter gestire una vasta gamma di compiti che le reti neurali tradizionali troverebbero difficili. Ma, come tutte le tecnologie, non sono esenti da problemi. Il più noto di questi è il problema della “scomparsa del gradiente”, che affronteremo nel terzo articolo di questa serie.
Nonostante le sfide, l’importanza delle RNN nell’ambito dell’intelligenza artificiale è indiscutibile. Grazie a queste reti, possiamo tradurre lingue, generare testo, riconoscere la voce e molto altro ancora. Con il continuo progresso delle tecniche di apprendimento profondo, le potenzialità future delle RNN sono davvero entusiasmanti.
Speriamo che questa introduzione alle RNN vi sia stata utile. Nel prossimo articolo, ci addentreremo nel funzionamento interno delle RNN, esaminando la loro architettura e il modo in cui elaborano i dati. Continuate a seguirci per saperne di più!
Per saperne di più sulle reti neurali ricorrenti, vi consigliamo di consultare le seguenti risorse:
Understanding LSTM Networks – Questo articolo di Chris Olah offre un’introduzione chiara ed esaustiva ai concetti chiave delle RNN e, in particolare, alla variante LSTM.
The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks – In questo post, Andrej Karpathy, AI director di Tesla, mostra alcune delle incredibili cose che le RNN possono fare.
Deep Learning Book – Chapter 10 – Se siete interessati ad un approfondimento più tecnico, il capitolo 10 del Deep Learning Book è un’ottima risorsa. È scritto da Ian Goodfellow, Yoshua Bengio e Aaron Courville, che sono alcuni dei principali ricercatori nel campo del deep learning.
Simone RaponiIl 20 settembre scorso abbiamo riportato di un attacco informatico che ha paralizzato diversi aeroporti europei tra cui Bruxelles, Berlino e Londra-Heathrow. Si è trattato di un attacco alla supply c...
Il sistema penitenziario rumeno si è trovato al centro di un importante scandalo digitale: i detenuti di Târgu Jiu hanno hackerato la piattaforma interna dell’ANP e, per diversi mesi, hanno gestit...
Le autorità del Wisconsin hanno deciso di andare oltre la maggior parte degli altri stati americani nel promuovere la verifica obbligatoria dell’età per l’accesso a contenuti per adulti. L’AB ...
Il 10 ottobre 2025 le autorità lettoni hanno condotto una giornata di azione che ha portato all’arresto di cinque cittadini lettoni sospettati di gestire un’articolata rete di frodi telematiche. ...
Il CERT-AGID ha rilevato una nuova variante del phishing ai danni di PagoPA. La campagna, ancora a tema multe come le precedenti, sfrutta questa volta un meccanismo di open redirect su domini legittim...
