Confronta i vantaggi e gli svantaggi dell'utilizzo di un modello di rete neurale ricorrente (RNN).
Il vantaggio nell'utilizzare un modello di rete neurale ricorrente (RNN) è che è in grado di elaborare sequenze di input e output, consentendogli di comprendere il contesto dei dati, il che aiuta a migliorare l'accuratezza delle previsioni. Lo svantaggio è che le RNN sono computazionalmente costose e soggette a gradienti che tendono a scomparire o ad esplodere, il che può limitare le loro prestazioni.