Descripción: Las Redes Neuronales Recurrentes (RNN) son un tipo de arquitectura de red neuronal diseñada para procesar secuencias de datos. A diferencia de las redes neuronales tradicionales, que operan en entradas independientes, las RNN mantienen un estado interno que se actualiza a medida que se procesan los datos en lotes. Esto les permite recordar información de entradas anteriores y utilizarla para influir en las decisiones actuales, lo que es especialmente útil en tareas donde el contexto temporal es crucial, como en el procesamiento del lenguaje natural o en la predicción de series temporales. La capacidad de mantener un estado a través de lotes significa que estas redes pueden aprender patrones a lo largo de secuencias largas, lo que las hace más efectivas en comparación con las RNN estándar que pueden sufrir de problemas como el desvanecimiento del gradiente. En diversos frameworks de aprendizaje profundo, las RNN se implementan utilizando capas específicas que permiten la gestión del estado interno, facilitando la creación de modelos complejos que pueden manejar datos secuenciales de manera eficiente. Esta característica las convierte en una herramienta poderosa para desarrolladores e investigadores que buscan abordar problemas donde la temporalidad y la secuencialidad son factores determinantes.
