Descripción: Las Redes Neuronales Recurrentes Variacionales (RNN Variacionales) son un tipo de red neuronal que combina las capacidades de las redes neuronales recurrentes (RNN) con técnicas de inferencia variacional. Estas redes están diseñadas para modelar secuencias de datos temporales, lo que las hace especialmente útiles en tareas donde la información está interrelacionada a lo largo del tiempo, como en el procesamiento del lenguaje natural o la predicción de series temporales. A diferencia de las RNN tradicionales, que pueden tener dificultades para manejar la incertidumbre en los datos, las RNN Variacionales introducen un enfoque probabilístico que permite capturar la variabilidad inherente en las secuencias. Esto se logra mediante la incorporación de un modelo generativo que estima distribuciones sobre las representaciones latentes de los datos, lo que facilita la generación de nuevas muestras y la inferencia sobre datos no observados. Las RNN Variacionales son particularmente relevantes en contextos donde la incertidumbre es un factor crítico, permitiendo a los modelos no solo hacer predicciones, sino también cuantificar la confianza en esas predicciones. Su capacidad para manejar datos ruidosos y su flexibilidad en la modelización de relaciones temporales complejas las convierte en una herramienta poderosa en el campo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial.
