Descripción: Un bucle de retroalimentación neural es un mecanismo en el que la salida de una red neuronal se utiliza como entrada para futuros procesos. Este enfoque permite que la red neuronal ajuste sus parámetros y mejore su rendimiento a lo largo del tiempo, creando un ciclo continuo de aprendizaje. En esencia, la retroalimentación proporciona información sobre el desempeño de la red, lo que permite realizar ajustes en tiempo real. Este tipo de bucle es fundamental en arquitecturas de redes neuronales recurrentes (RNN), donde la información de pasos anteriores se utiliza para influir en las decisiones actuales. La capacidad de recordar y utilizar información pasada es crucial para tareas que requieren contexto, como el procesamiento del lenguaje natural y la predicción de series temporales. Además, los bucles de retroalimentación pueden ayudar a mitigar problemas como el sobreajuste, ya que permiten a la red aprender de sus errores y adaptarse a nuevas situaciones. En resumen, los bucles de retroalimentación neural son una característica esencial en el campo del aprendizaje profundo, facilitando un aprendizaje más dinámico y eficiente.
