Descripción: Las conexiones de salto son una técnica utilizada en las redes neuronales para facilitar el flujo de gradientes durante el proceso de entrenamiento. Este enfoque se basa en la idea de que, en lugar de depender únicamente de las conexiones secuenciales entre las neuronas, se introducen conexiones adicionales que saltan una o más capas. Esto ayuda a mitigar el problema del desvanecimiento del gradiente, que es común en las redes neuronales tradicionales, donde los gradientes pueden volverse extremadamente pequeños a medida que se retropropagan a través de muchas capas. Las conexiones de salto permiten que la información y los gradientes fluyan de manera más eficiente, facilitando el aprendizaje de patrones a largo plazo en secuencias de datos. Esta técnica se ha vuelto esencial en el desarrollo de arquitecturas avanzadas, como las redes neuronales de memoria a largo plazo (LSTM) y las redes neuronales de puerta recurrente (GRU), que han demostrado ser efectivas en tareas que requieren la comprensión de contextos prolongados, como el procesamiento del lenguaje natural y la predicción de series temporales.
