Descripción: La función Y en el contexto de las redes neuronales recurrentes (RNN) se refiere a la salida generada por la red en respuesta a una secuencia de entradas. Esta función es crucial para establecer la relación entre las entradas y las salidas, permitiendo que la red aprenda patrones temporales y secuenciales en los datos. En las RNN, la función Y se calcula a partir de las activaciones de las neuronas en las capas ocultas, que a su vez dependen de las entradas actuales y del estado oculto anterior. Esto permite que la red tenga memoria de las entradas pasadas, lo que es fundamental para tareas como la predicción de series temporales, el procesamiento del lenguaje natural y la generación de texto. La función Y puede adoptar diversas formas, dependiendo de la arquitectura específica de la RNN y de la naturaleza de la tarea, como funciones de activación lineales o no lineales. Su diseño y optimización son esenciales para el rendimiento de la red, ya que una función Y bien definida puede mejorar significativamente la capacidad de la RNN para generalizar y hacer predicciones precisas en datos no vistos.
