LSTM semi-supervisionato
L'LSTM semi-supervisionato (Semi-supervised LSTM) combina la memoria sequenziale delle reti Long Short-Term Memory con strategie di apprendimento semi-supervisionato, utilizzando un piccolo dataset etichettato insieme a un ampio pool di sequenze non etichettate. Il modello viene pre-addestrato o regolarizzato su dati non etichettati, quindi affinato (fine-tuned) su esempi etichettati, offrendo una forte generalizzazione quando i dati etichettati sono scarsi.
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Fonti
- Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long Short-Term Memory. Neural Computation, 9(8), 1735–1780. DOI: 10.1162/neco.1997.9.8.1735 ↗
- Rasmus, A., Berglund, M., Honkala, M., Valpola, H., & Raiko, T. (2015). Semi-supervised learning with ladder networks. Advances in Neural Information Processing Systems, 28. link ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Long Short-Term Memory Network. ScholarGate. https://scholargate.app/it/deep-learning/semi-supervised-lstm
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