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Recurrent Neural Network (RNN)

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

  1. Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP):
    • Modelado de lenguaje, generación de texto, traducción automática y análisis de sentimientos.
  2. Reconocimiento de Voz:
    • Transcripción de voz a texto y sistemas de reconocimiento de comandos.
  3. Series Temporales:
    • Predicción de datos financieros, análisis de ventas y climatología.
  4. Generación de Música:
    • Composición de melodías y generación de secuencias musicales.
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