Comprensión de las redes neuronales recurrentes (RNN)

Las redes neuronales recurrentes (RNN) son un tipo de red neuronal diseñada para manejar datos secuenciales. Tienen un bucle de retroalimentación que permite que la información de pasos de tiempo anteriores influya en el paso actual, lo cual es útil para modelar relaciones temporales en los datos. En un RNN, se permite que el estado oculto (la representación interna de la red) persista a lo largo de los pasos de tiempo. , de modo que la información de los pasos anteriores se pueda utilizar para informar el paso actual. Esto hace que los RNN sean muy adecuados para tareas como el modelado del lenguaje, donde la red necesita realizar un seguimiento del contexto de una oración en varias palabras. Las redes neuronales recurrentes están diseñadas para manejar datos secuenciales y tienen un circuito de retroalimentación que permite obtener información de pasos de tiempo para influir en el paso actual.