Red Neuronal Recurrente

Concepto y definición

Red Neuronal Recurrente

¿Qué es Red Neuronal Recurrente?

Las redes neuronales recurrentes (RNN) hacen uso de la información secuencial. A diferencia de las redes neuronales tradicionales, en las que se supone que todas las entradas y salidas son independientes entre sí, las RNN dependen de los cálculos anteriores y de lo que se ha calculado previamente. Las RNN pueden conceptualizarse como una red neuronal desenrollada en el tiempo. Mientras que en una red neuronal normal habría diferentes capas, en una RNN se aplica la misma capa a la entrada en cada paso de tiempo, utilizando la salida, es decir, el estado del paso de tiempo anterior, como entrada. Las conexiones entre entidades en una RNN forman un ciclo dirigido, creando una especie de memoria interna, que ayuda al modelo a aprovechar largas cadenas de dependencias.

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