Descripción: En el contexto de las Redes Neuronales Recurrentes (RNN), ‘YIELD’ se refiere a la salida generada por la red en función de la secuencia de entrada. Las RNN son un tipo de arquitectura de red neuronal diseñada para procesar datos secuenciales, lo que las hace especialmente adecuadas para tareas como el procesamiento del lenguaje natural, la predicción de series temporales y el reconocimiento de voz. A diferencia de las redes neuronales tradicionales, que asumen que las entradas son independientes entre sí, las RNN tienen la capacidad de mantener información sobre entradas anteriores a través de sus conexiones recurrentes. Esto permite que la red ‘recuerde’ información relevante de la secuencia de entrada, lo que influye en la salida generada. La salida o ‘YIELD’ puede ser un valor único, una secuencia de valores o incluso una distribución de probabilidad, dependiendo de la tarea específica que se esté abordando. La forma en que se calcula el ‘YIELD’ puede variar según la arquitectura de la RNN, como las LSTM (Long Short-Term Memory) o GRU (Gated Recurrent Unit), que están diseñadas para mitigar problemas como el desvanecimiento del gradiente y mejorar la capacidad de la red para aprender dependencias a largo plazo en los datos secuenciales.
