Descripción: Las Redes Neuronales Aumentadas con Memoria son un tipo de arquitectura de red neuronal que incorpora un componente de memoria externa, lo que les permite almacenar y recuperar información de manera más eficiente. Este enfoque mejora las capacidades de aprendizaje de las redes neuronales tradicionales, que a menudo tienen dificultades para manejar secuencias largas de datos o recordar información relevante a lo largo del tiempo. Al integrar una memoria externa, estas redes pueden acceder a datos pasados y utilizarlos para influir en decisiones futuras, lo que resulta en un aprendizaje más contextual y adaptativo. Esta característica es especialmente útil en tareas que requieren un entendimiento profundo de la secuencia y el contexto, como el procesamiento del lenguaje natural y la predicción de series temporales. Las Redes Neuronales Aumentadas con Memoria son un avance significativo en el campo del Deep Learning, ya que permiten a las máquinas aprender de manera más similar a como lo hacen los humanos, recordando experiencias pasadas y aplicándolas a nuevas situaciones.
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