Red Hot Cyber
La cybersecurity è condivisione. Riconosci il rischio, combattilo, condividi le tue esperienze ed incentiva gli altri a fare meglio di te.
Cerca
Red Hot Cyber Academy

LSTM e GRU: Miglioramenti delle Recurrent Neural Networks

Simone Raponi : 28 Agosto 2023 08:30

Benvenuti al quarto articolo della nostra serie dedicata alle Recurrent Neural Networks (RNN). Dopo aver discusso la scomparsa del gradiente, un problema noto delle RNN, in questo articolo ci concentreremo su due tipi di RNN che hanno rivoluzionato il campo del deep learning: le Long Short-Term Memory (LSTM) e le Gated Recurrent Units (GRU).

Che cos’è una LSTM?

Le Long Short-Term Memory (LSTM) sono un tipo particolare di RNN, introdotto da Hochreiter e Schmidhuber nel 1997. Le LSTM sono progettate per mitigare il problema della scomparsa del gradiente, permettendo alla rete di apprendere da sequenze di dati più lunghe.

Architettura di una cella LSTM

La caratteristica principale delle LSTM è l’introduzione di una struttura chiamata “cella di memoria”. Questa cella contiene tre componenti fondamentali, chiamati “gate”, che controllano il flusso di informazioni all’interno della cella: il gate di input, il gate di forget (dimenticanza) e il gate di output.

  • Il gate di input decide quali informazioni dovrebbero essere aggiornate o modificate nella cella di memoria.
  • Il gate di forget decide quali informazioni dovrebbero essere dimenticate o scartate dalla cella di memoria.
  • Il gate di output decide quali informazioni dovrebbero essere inviate come output.



Scarica Gratuitamente Byte The Silence, il fumetto sul Cyberbullismo di Red Hot Cyber

"Il cyberbullismo è una delle minacce più insidiose e silenziose che colpiscono i nostri ragazzi. Non si tratta di semplici "bravate online", ma di veri e propri atti di violenza digitale, capaci di lasciare ferite profonde e spesso irreversibili nell’animo delle vittime. 
Non possiamo più permetterci di chiudere gli occhi". Così si apre la prefazione del fumetto di Massimiliano Brolli, fondatore di Red Hot Cyber, un’opera che affronta con sensibilità e realismo uno dei temi più urgenti della nostra epoca.
 Distribuito gratuitamente, questo fumetto nasce con l'obiettivo di sensibilizzare e informare. È uno strumento pensato per scuole, insegnanti, genitori e vittime, ma anche per chi, per qualsiasi ragione, si è ritrovato nel ruolo del bullo, affinché possa comprendere, riflettere e cambiare. 
Con la speranza che venga letto, condiviso e discusso, Red Hot Cyber è orgogliosa di offrire un contributo concreto per costruire una cultura digitale più consapevole, empatica e sicura. Contattaci tramite WhatsApp al numero 375 593 1011 per richiedere ulteriori informazioni oppure alla casella di posta [email protected]


Supporta Red Hot Cyber attraverso: 

  1. L'acquisto del fumetto sul Cybersecurity Awareness
  2. Ascoltando i nostri Podcast
  3. Seguendo RHC su WhatsApp
  4. Seguendo RHC su Telegram
  5. Scarica gratuitamente “Byte The Silence”, il fumetto sul Cyberbullismo di Red Hot Cyber

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.

Questi gate rendono le LSTM molto flessibili nel gestire l’informazione. Essi permettono alla rete di “decidere” quali informazioni conservare e quali scartare, rendendo più facile l’apprendimento di dipendenze a lungo termine nei dati.

Che cos’è una GRU?

Le Gated Recurrent Units (GRU) sono un altro tipo di RNN, introdotte da Cho et al. nel 2014. Le GRU possono essere viste come una versione semplificata delle LSTM.

Architettura di una cella GRU

Le GRU hanno una struttura simile alle LSTM, ma con solo due gate: il gate di reset e il gate di update.

  • Il gate di reset decide quali informazioni passate (da passi temporali precedenti) dovrebbero essere dimenticate.
  • Il gate di update decide come combinare le nuove informazioni con le informazioni passate.

La struttura semplificata delle GRU le rende più leggere e più veloci da addestrare rispetto alle LSTM. Tuttavia, è ancora oggetto di discussione se le LSTM o le GRU siano superiori l’una rispetto all’altra. La scelta tra LSTM e GRU dipende spesso dal dataset specifico e dal task di apprendimento.

LSTM vs GRU: quale scegliere?

La scelta tra LSTM e GRU dipende da vari fattori, tra cui:

  • Complessità del modello: Le LSTM hanno una struttura più complessa e più parametri rispetto alle GRU. Questo può rendere le LSTM più potenti nel modellare complesse dipendenze nei dati, ma può anche portare a un addestramento più lento e al rischio di overfitting.
  • Lunghezza delle sequenze: Le LSTM sono state progettate per gestire lunghe sequenze di dati. Se le sequenze di dati sono molto lunghe, le LSTM potrebbero essere una scelta migliore. D’altra parte, se le sequenze sono relativamente corte, le GRU potrebbero essere sufficienti e più efficienti.
  • Risorse di calcolo: Poiché le GRU hanno meno parametri e una struttura più semplice, richiedono meno risorse di calcolo rispetto alle LSTM. Se le risorse di calcolo sono limitate, le GRU potrebbero essere una scelta migliore.

Nella pratica, può essere utile sperimentare entrambi i modelli e scegliere quello che offre le migliori prestazioni sul tuo task specifico.

Conclusioni

Le LSTM e le GRU sono miglioramenti fondamentali delle reti neurali ricorrenti che hanno permesso alle RNN di essere utilizzate su sequenze di dati più lunghe e complesse. La loro capacità di gestire dipendenze a lungo termine nei dati ha rivoluzionato il campo dell’apprendimento profondo, permettendo progressi in aree come il riconoscimento vocale, la traduzione automatica e molti altri.

Nel prossimo e ultimo articolo della nostra serie, esploreremo alcune delle applicazioni più eccitanti delle RNN, inclusi alcuni esempi pratici di come le LSTM e le GRU possono essere utilizzate.

Riferimenti e risorse per approfondire

Se sei interessato a saperne di più sulle LSTM e le GRU, consigliamo le seguenti risorse:

  1. Understanding LSTM Networks: Un post del blog di Christopher Olah che spiega in dettaglio le LSTM.
  2. Gated Recurrent Units (GRU): Un articolo di Simeon Kostadinov che discute le GRU.
  3. Empirical Evaluation of Gated Recurrent Neural Networks on Sequence Modeling: Il paper di Junyoung Chung, Caglar Gulcehre, KyungHyun Cho e Yoshua Bengio che introduce le GRU.

Simone Raponi
Esperto in machine learning e sicurezza informatica. Ha un dottorato in Computer Science and Engineering, durante il quale ha sviluppato modelli di intelligenza artificiale per rilevare pattern correlati alla cybersecurity. Durante la sua carriera accademica ha ricevuto diversi riconoscimenti ed ha pubblicato numerosi articoli scientifici divenuti popolari nell'ambito. Ex Machine Learning Scientist alla NATO, attualmente lavora come AI/ML Cybersecurity Engineer per una startup, dove impiega quotidianamente algoritmi di AI per affrontare e risolvere complesse sfide nel campo dell'automazione della sicurezza informatica.

Lista degli articoli

Articoli in evidenza

Arriva Google CodeMender! Quando l’AI, trova il bug nel codice e lo ripara da sola
Di Redazione RHC - 07/10/2025

Sarebbe fantastico avere un agente AI capace di analizzare automaticamente il codice dei nostri progetti, individuare i bug di sicurezza, generare la correzione e pubblicarla subito in produzione. Epp...

L’ascesa dei Partner Digitali: l’AI diventa il rifugio per i wiresexual perché sicura, comoda e controllabile
Di Redazione RHC - 07/10/2025

La disillusione nei confronti degli incontri online spinge sempre più le donne a cercare intimità emotiva nel mondo virtuale. Sempre più donne si rivolgono all’intelligenza artificiale, ovvero ai...

RediShell: una RCE da score 10 vecchia di 13 anni è stata aggiornata in Redis
Di Redazione RHC - 07/10/2025

Una falla critica di 13 anni, nota come RediShell, presente in Redis, permette l’esecuzione di codice remoto (RCE) e offre agli aggressori la possibilità di acquisire il pieno controllo del sistema...

L’Italia nel mondo degli Zero Day c’è! Le prime CNA Italiane sono Leonardo e Almaviva!
Di Massimiliano Brolli - 06/10/2025

Se n’è parlato molto poco di questo avvenimento, che personalmente reputo strategicamente molto importante e segno di un forte cambiamento nella gestione delle vulnerabilità non documentate in Ita...

Apple nel mirino? Presunta rivendicazione di data breach da 9 GB su Darkforums
Di Inva Malaj - 05/10/2025

Autore: Inva Malaj e Raffaela Crisci 04/10/2025 – Darkforums.st: “303” Rivendica Data Breach di 9 GB su Apple.com Nelle prime ore del 4 ottobre 2025, sul forum underground Darkforums è comparsa...