Descripción: Las ‘Características Ponderadas’ en el contexto de las Redes Neuronales Recurrentes (RNN) se refieren a la asignación de pesos a las características de entrada para indicar su importancia en el proceso de aprendizaje del modelo. En una RNN, cada entrada se procesa en secuencia, y los pesos determinan cómo cada característica influye en la predicción final. Estos pesos son ajustados durante el entrenamiento mediante algoritmos de optimización, como el descenso de gradiente, lo que permite que el modelo aprenda a identificar patrones en datos secuenciales, como texto o series temporales. La capacidad de las RNN para mantener información de estados anteriores a través de sus conexiones recurrentes es crucial, ya que permite que las características ponderadas se integren de manera efectiva en el contexto de la secuencia. Esto significa que las características que tienen un peso mayor tendrán un impacto más significativo en la salida del modelo, lo que permite una mejor interpretación y predicción de datos complejos. En resumen, las características ponderadas son fundamentales para el funcionamiento de las RNN, ya que permiten que el modelo aprenda de manera más eficiente y efectiva, adaptándose a la naturaleza dinámica de los datos secuenciales.
