Descripción: Las Redes Neuronales Recurrentes Residuales (RNN Residual) son un tipo de arquitectura de red neuronal que combina las características de las redes neuronales recurrentes tradicionales con conexiones residuales. Estas conexiones permiten que la información fluya a través de la red sin ser alterada, lo que facilita el entrenamiento de modelos más profundos y complejos. En una RNN Residual, las salidas de ciertas capas se suman a las entradas de las capas posteriores, lo que ayuda a mitigar el problema del desvanecimiento del gradiente, un desafío común en redes profundas. Esta estructura permite que la red aprenda representaciones más ricas y complejas de los datos secuenciales, mejorando su capacidad para capturar patrones a largo plazo. Las RNN Residual son especialmente útiles en tareas donde la secuencia de datos es crucial, como en el procesamiento del lenguaje natural, la predicción de series temporales y el reconocimiento de voz. Al incorporar conexiones residuales, estas redes optimizan el proceso de entrenamiento y pueden mejorar la precisión y la robustez de las predicciones realizadas por el modelo.
