Descripción: La codificación de entrada es un proceso fundamental en el ámbito de las redes neuronales recurrentes (RNN), que se refiere a la transformación de datos de entrada en un formato adecuado para su procesamiento. Este método es crucial para que la RNN pueda interpretar y aprender de secuencias de datos, como texto, audio o series temporales. La codificación de entrada permite que la red neuronal convierta información cruda en vectores numéricos que representan características relevantes de los datos. Esto se logra a través de técnicas como la representación one-hot, embeddings o codificación de características, que facilitan la captura de patrones y relaciones en los datos. La calidad de la codificación de entrada influye directamente en el rendimiento de la RNN, ya que una representación adecuada puede mejorar la capacidad de la red para generalizar y hacer predicciones precisas. Además, la codificación de entrada es esencial para manejar la variabilidad en las secuencias de datos, permitiendo que la RNN procese entradas de longitud variable y mantenga información contextual a lo largo del tiempo. En resumen, la codificación de entrada es un paso crítico que establece las bases para el aprendizaje efectivo en las redes neuronales recurrentes.
