REDES NEURONALES RECURRENTES

 

REDES QUE RECUERDAN Y PROCESAN INFORMACIÓN ANTERIOR

 Las Redes de Neuronas Recurrentes (RNRs), en inglés: Recurrent Neural Networks (RNN) son modelos de redes de neuronas artificiales (RNAs) donde las conexiones entre unidades forman un ciclo dirigido o secuencia en la que la  caminata a lo largo de los vértices y bordes está completamente determinada por el conjunto de bordes utilizados y, por lo tanto, tiene una apariencia de un orden específico. Las redes de neuronas recurrentes a menudo se usan específicamente para el reconocimiento de voz y escritura.

Esta red viene caracterizada por la existencia de lazos de realimentación. Estos lazos pueden ser entre neuronas de diferentes capas, neuronas de la misma capa o, más sencillamente, entre una misma neurona. Esta estructura recurrente la hace especialmente adecuada para
estudiar la dinámica de sistemas no lineales.


Fuente: Redes Neuronales de Jordi

Las RNNs son una familia particular de Red de Neuronas Artificiales (RNAS) caracterizadas por la existencia de conexiones de retroalimentación, esto es, ciclos o bucles dentro de la estructura de la red, mediante los cuales se pueden analizar secuencias de tiempo. De hecho, en el aspecto computacional, a menudo se realiza el despliegue de la estructura, como el que se muestra en la figura que se expone seguidamente, para obtener una versión de la red que dependa de una secuencia de entradas. 


 

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