Descripción: La composición de funciones en el contexto de las redes neuronales recurrentes (RNN) se refiere al proceso de combinar dos o más funciones matemáticas para crear una nueva función que puede modelar relaciones complejas en datos secuenciales. En las RNN, esta composición es fundamental, ya que permite que la red procese información en series temporales, donde la salida de una función puede influir en la entrada de otra. Este enfoque es especialmente útil para tareas como el procesamiento del lenguaje natural, donde el significado de una palabra puede depender del contexto proporcionado por las palabras que la preceden. La composición de funciones en RNN se realiza a través de capas de neuronas que aplican funciones de activación, como la sigmoide o la tangente hiperbólica, a las entradas y salidas de las neuronas en cada paso de tiempo. Esto permite que la red aprenda patrones y dependencias a lo largo de las secuencias de datos, ajustando los pesos de las conexiones entre neuronas durante el proceso de entrenamiento. En resumen, la composición de funciones en RNN es un mecanismo clave que permite a estas redes aprender y generalizar a partir de datos secuenciales, facilitando la modelización de fenómenos complejos en diversas aplicaciones.
