Descripción: El mínimo global es un concepto fundamental en matemáticas y optimización, que se refiere al punto más bajo en todo el dominio de una función. En el contexto de las redes neuronales recurrentes (RNN), el mínimo global es crucial para el entrenamiento efectivo de estos modelos. Las RNN son una clase de redes neuronales diseñadas para procesar secuencias de datos, como texto o series temporales, y su entrenamiento implica la minimización de una función de pérdida. Esta función mide la discrepancia entre las predicciones del modelo y los valores reales. Encontrar el mínimo global asegura que el modelo haya aprendido de manera óptima, lo que se traduce en un rendimiento superior en tareas como la traducción automática, el reconocimiento de voz y la generación de texto. Sin embargo, las RNN son propensas a caer en mínimos locales, que son puntos de menor valor en comparación con sus alrededores, pero que no representan el mínimo global. Esto puede llevar a un rendimiento subóptimo. Por lo tanto, técnicas como la inicialización adecuada de pesos, el uso de algoritmos de optimización avanzados y la regularización son esenciales para ayudar a las RNN a alcanzar el mínimo global durante su entrenamiento.
