Descripción: Vector Y es una representación de la salida en redes neuronales recurrentes (RNN), que se utiliza comúnmente en tareas de clasificación. En el contexto de las RNN, el vector Y se refiere a la salida generada por la red después de procesar una secuencia de datos de entrada. Este vector puede contener múltiples dimensiones, donde cada dimensión representa una clase o categoría específica en un problema de clasificación. La principal característica del vector Y es su capacidad para capturar patrones temporales y secuenciales en los datos, lo que lo hace especialmente útil en aplicaciones como el procesamiento del lenguaje natural, la predicción de series temporales y el reconocimiento de voz. A medida que las RNN procesan la información, el vector Y se ajusta dinámicamente, reflejando la evolución de la información a lo largo del tiempo. Esto permite a las RNN realizar predicciones más precisas y adaptativas, ya que pueden tener en cuenta el contexto de las entradas anteriores. En resumen, el vector Y es fundamental para la interpretación de los resultados de las RNN, ya que proporciona una representación compacta y significativa de la salida de la red en tareas de clasificación.
