Es un tipo de red neuronal diseñada para procesar datos secuenciales o temporales. A diferencia de las redes neuronales convencionales, las RNN tienen conexiones de retroalimentación que les permiten mantener estados internos y procesar secuencias de longitud variable. Esto las hace adecuadas para tareas como traducción automática, reconocimiento de voz, generación de texto y modelado de series temporales. Las RNN se utilizan en una variedad de aplicaciones en campos como el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora y la bioinformática.
Aplicaciones de las RNN
- Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP):
- Modelado de lenguaje, generación de texto, traducción automática y análisis de sentimientos.
- Reconocimiento de Voz:
- Transcripción de voz a texto y sistemas de reconocimiento de comandos.
- Series Temporales:
- Predicción de datos financieros, análisis de ventas y climatología.
- Generación de Música:
- Composición de melodías y generación de secuencias musicales.
