LSTM (Long short-term memory) es un tipo de red neuronal recurrente (RNN) que se utiliza en el aprendizaje profundo para procesar y predecir secuencias de datos. La LSTM fue diseñada para abordar el problema de la desaparición del gradiente en las redes neuronales recurrentes tradicionales, que se produce cuando se retropropaga el error a través de múltiples capas y se pierde información importante en el proceso. La LSTM utiliza una estructura de celda con puertas que permite a la red controlar la cantidad de información que se almacena y se olvida en cada paso de tiempo, lo que la hace especialmente adecuada para el procesamiento de secuencias de datos a largo plazo. Las LSTMs se han utilizado con éxito en una amplia variedad de aplicaciones de aprendizaje profundo, como el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de voz, la generación de texto y la predicción de series temporales.
El chargeback hace referencia a las devoluciones que ocurren cuando, a petición del titular de una tarjeta, el banco solicita en su nombre un reembol [...]
Leer más »Hoy vamos a explicar las diferencias que existen entre un CRM (Customer Relationship Management) tradicional y un CRM inteligente aplicando tecnologí [...]
Leer más »Hoy en día la transformación digital es clave en cualquier tipo de negocio. El 40% de las empresas españolas no existirá en su forma actual en los [...]
Leer más »Data Mining es un proceso de exploración y análisis de grandes cantidades de datos, con el objetivo de descubrir patrones, relaciones y tendencias q [...]
Leer más »
