Summary
This chapter demonstrates how to implement and swap between two recurrent neural network cell types—LSTM and GRU—by adjusting their gate configurations and model instantiation in code, then comparing their convergence behavior, performance metrics, and training time.

General domain of usage
Time series forecasting

Viene presentato un confronto che evidenzia le principali differenze tra le reti **long short-term memory (LSTM)** e **gated recurrent unit (GRU)**.


Padroneggiare le reti neurali ricorrenti e le loro varianti avanzate come LSTM e GRU utilizzando PyTorch. Acquisire esperienza pratica nell'elaborazione di dati sequenziali per applicazioni concrete. Applicare questi potenti modelli per affrontare sfide reali nella previsione di serie temporali e in diversi compiti di elaborazione del linguaggio naturale.

Tratta le limitazioni delle reti neurali tradizionali per i dati sequenziali e introduce i fondamenti delle Reti Neurali Ricorrenti. Spiega l'architettura delle RNN, le tipologie e l'implementazione passo dopo passo tramite esempi di base e una sfida di programmazione.

Esplora le comuni sfide di addestramento come la scomparsa e l'esplosione dei gradienti. Introduce varianti avanzate di RNN, tra cui LSTM e GRU, evidenziando i loro meccanismi interni e casi d'uso, con esempi pratici di implementazione per ciascuna.

Si concentra sull'elaborazione e la previsione di dati di serie temporali utilizzando modelli basati su RNN. Include caricamento dei dati, tecniche di preprocessamento, addestramento del modello e valutazione delle prestazioni, con enfasi sul confronto tra architetture LSTM e GRU.

Dimostra l'applicazione delle RNN ai compiti di classificazione del testo. Copre i concetti fondamentali di NLP, i metodi di codifica del testo, le fasi di preparazione dei dati e la costruzione di un modello basato su LSTM per la previsione del sentiment.

LSTM vs GRU per Serie Temporali

LSTM vs GRU per Serie Temporali