Neuronas Recurrentes

Son un tipo de arquitectura de redes neuronales artificiales diseñadas para procesar datos secuenciales o dependientes del tiempo, como texto, audio o series temporales.

A diferencia de las redes neuronales tradicionales, poseen un mecanismo de bucle que les permite mantener información sobre entradas anteriores en su memoria interna mientras procesan nuevas entradas.

Esta capacidad de memoria temporal las hace especialmente útiles para tareas como modelado de lenguaje, traducción automática, análisis de emociones, reconocimiento de voz y predicción de series temporales.

Funcionan propagando la información hacia adelante en el tiempo, pero también utilizando conexiones recurrentes que permiten retroalimentar resultados parciales en las siguientes iteraciones.

Durante su entrenamiento, pueden enfrentar problemas como el "desvanecimiento" o el "explosión" de gradientes, dificultando el aprendizaje de dependencias a largo plazo en secuencias de datos extensas.

Modelos como las redes neuronales recurrentes simples (RNN), las Long Short-Term Memory (LSTM) y las Gated Recurrent Units (GRU) han sido desarrollados para abordar algunas de estas limitaciones y permiten el manejo más eficaz de patrones de datos secuenciales.