Descripción: La Dinámica Temporal se refiere al estudio de cómo los sistemas evolucionan a lo largo del tiempo, especialmente en el contexto de las redes neuronales. Este concepto es fundamental para entender cómo las redes neuronales pueden procesar información secuencial y temporal, lo que les permite aprender patrones y relaciones en datos que cambian con el tiempo. En particular, las redes neuronales recurrentes (RNN) son un tipo de arquitectura diseñada para manejar datos temporales, ya que pueden mantener un estado interno que les permite recordar información de entradas anteriores. Esto es crucial en aplicaciones donde el contexto histórico es relevante, como en el procesamiento de lenguaje natural, la predicción de series temporales y el análisis de secuencias. La Dinámica Temporal también se relaciona con la computación neuromórfica, que busca emular el funcionamiento del cerebro humano, permitiendo que los sistemas aprendan y se adapten a lo largo del tiempo de manera más eficiente. En resumen, la Dinámica Temporal es un área clave en el desarrollo de modelos de inteligencia artificial que requieren una comprensión profunda de cómo los datos evolucionan y se interrelacionan a lo largo del tiempo.
