Etiqueta: RNN
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LSTM (Long Short-Term Memory)
Ya hemos hablado en nuestras entradas anteriores sobre cómo las Redes Neuronales Recurrentes (RNNs) pueden procesar secuencias y mantener información a través del tiempo. También vimos cómo las GRU simplificaron este proceso con menos parámetros. Hoy profundizaremos en otra arquitectura fundamental: las LSTM (Long Short-Term Memory). Las redes LSTM fueron propuestas en 1997 por Hochreiter…
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GRU (Gated Recurrent Units)
En nuestra entrada anterior hablamos de las Redes Neuronales Recurrentes (RNNs), las cuales eran capaces de recordar información a través del tiempo gracias a un estado oculto. Sin embargo, también vimos que entrenarlas tiene algunas complicaciones como el problema del gradiente evanescente o explosivo. Para superar estos retos, los investigadores desarrollaron arquitecturas más avanzadas, y…
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Redes Neuronales Recurrentes
Hoy vamos a hablar de un tipo de red neuronal fundamental para trabajar con datos de naturaleza secuencial, las Redes Neuronales Recurrentes (RNN). Las RNNs son una clase especial de redes neuronales diseñadas específicamente para procesar datos secuenciales, como texto, audio o series temporales. A diferencia de las redes neuronales convencionales (feed-forward), que procesan cada…