Unidad recurrente

Elemento central en redes neuronales recurrentes (RNN) que permite almacenar y procesar información secuencial, manteniendo un estado interno dependiente de entradas previas.

Su diseño permite modelar relaciones temporales y patrones en datos secuenciales, como texto, audio o series de tiempo.

Incluye mecanismos específicos para manejar la dependencia entre momentos anteriores y actuales, ajustando pesos y estados durante el entrenamiento.

En inteligencia artificial, es crucial para aplicaciones como el reconocimiento de voz, traducción automática y predicción de secuencias.

Algunas variantes avanzadas, como LSTM y GRU, incorporan puertas para gestionar de forma más eficiente la información retenida y olvidada.