Descripción: Las Redes Neuronales Recurrentes Bayesianas (RNN bayesianas) son un tipo de red neuronal que combina la estructura de las redes neuronales recurrentes con principios de inferencia bayesiana. Esto permite que el modelo no solo aprenda patrones en secuencias de datos, como texto o series temporales, sino que también estime la incertidumbre asociada a sus predicciones. A diferencia de las RNN tradicionales, que generan una única salida para cada entrada, las RNN bayesianas proporcionan distribuciones de probabilidad sobre las salidas, lo que resulta en una mejor comprensión de la variabilidad y la incertidumbre en los datos. Esta capacidad es especialmente valiosa en aplicaciones donde la toma de decisiones debe considerar el riesgo y la incertidumbre, como en la predicción de eventos raros o en sistemas de recomendación. Las RNN bayesianas utilizan técnicas como el Dropout bayesiano y la aproximación variacional para integrar la inferencia bayesiana en su arquitectura, lo que les permite ser más robustas y adaptativas en entornos cambiantes. En resumen, las RNN bayesianas representan un avance significativo en el campo del aprendizaje profundo, proporcionando herramientas más sofisticadas para modelar datos secuenciales con incertidumbre.
