RNN

1. ¿Qué es una RNN?

Un RNN, o Red Neuronal Recurrente (Recurrent Neural Network en inglés), es un tipo de arquitectura de red neuronal diseñada para procesar secuencias de datos y modelar dependencias temporales. A diferencia de las redes neuronales de alimentación directa (feedforward), este tipo de red neuronales tienen conexiones retroactivas que les permiten conservar y utilizar información de estados anteriores durante el procesamiento de secuencias de entrada, es por ello que se considera que las Redes Neuronales Recurrentes tienen memoria, por ejemplo las redes neuronales LSTM o «Long short-term memory».

2. ¿Para qué sirve una RNN?

Las Redes Neuronales Recurrentes son fundamentales en el campo del deep learning, especialmente en tareas donde la secuencialidad y la dependencia temporal son esenciales, tales como los históricos de precios. Su capacidad para procesar datos en secuencias las hace especialmente útiles en aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural, traducción automática, generación de texto y predicción de series temporales. A diferencia de las redes neuronales convencionales, estas redes neuronales tienen conexiones retroactivas que les permiten retener información sobre estados anteriores durante el procesamiento de datos secuenciales, lo que las hace aptas para capturar patrones complejos en contextos temporales. Sin embargo, para superar desafíos como el desvanecimiento del gradiente, se han desarrollado variantes más avanzadas, como las LSTM y las GRU.

Habitualmente estas redes neuronales son usadas en el sector financiero para analizar el histórico de precios de un activo junto con redes neuronales recurrentes estocásticas como las maquinas de boltzman, aunque también son usadas en las ciencias naturales para realizar analítica de los datos sobre especies de animales o climatológicas.

3. Ejemplos de RNNs.

• GRU.
• LSTM.
• Red Neuronal Recurrente Bidireccional.
• Maquinas de Boltzman.
• Red Neuronal Recurrente Profunda.
• Red Neuronal Recurrente Jerárquica.
• Red Neuronal Recurrente de Elman.