Descripción: Una RNN bilineal es un tipo de red neuronal recurrente que utiliza transformaciones bilineales para modelar las interacciones entre las entradas y los estados ocultos. A diferencia de las RNN tradicionales, que emplean operaciones lineales para combinar la información de entrada y el estado oculto, las RNN bilineales permiten una representación más rica y compleja de estas interacciones. Esto se logra mediante el uso de productos bilineales, que pueden capturar relaciones no lineales entre las variables de entrada y los estados ocultos. Esta capacidad de modelar interacciones más complejas es especialmente útil en tareas donde las relaciones entre las entradas y los estados ocultos son intrínsecamente no lineales, como en el procesamiento del lenguaje natural o en la predicción de series temporales. Las RNN bilineales pueden mejorar el rendimiento en tareas que requieren una comprensión más profunda de las dependencias temporales y espaciales en los datos. Además, su estructura permite una mayor flexibilidad en la representación de la información, lo que puede resultar en una mejor generalización en comparación con las RNN convencionales. En resumen, las RNN bilineales representan un avance significativo en la capacidad de las redes neuronales para modelar interacciones complejas, lo que las convierte en una herramienta valiosa en el campo del aprendizaje profundo.
