El término «recurrente» en redes neuronales recurrentes (RNN) se refiere a la capacidad de estas redes neuronales para realizar un procesamiento secuencial de los datos de entrada. A diferencia de las redes neuronales tradicionales, que procesan datos en una secuencia fija desde la entrada hasta la salida, las RNN pueden mantener una memoria de entradas pasadas a través de estados ocultos. Esta memoria permite a los RNN capturar dependencias temporales en datos secuenciales, lo que los hace adecuados para tareas como la predicción de series temporales, el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento de voz.
Una red neuronal recurrente (RNN) es un tipo de red neuronal artificial diseñada para procesar datos secuenciales. Consiste en unidades de red neuronal organizadas en capas, donde cada unidad mantiene una memoria o estado que captura información sobre entradas anteriores. Esto permite a los RNN aprender patrones y relaciones en datos secuenciales aplicando recursivamente el mismo conjunto de pesos a cada entrada de la secuencia. Las conexiones recurrentes dentro de los RNN les permiten manejar secuencias de longitud variable y dependencias de modelos a lo largo del tiempo, lo que los convierte en herramientas poderosas para tareas que requieren modelado temporal.
Una capa recurrente en una red neuronal se refiere a un tipo específico de capa diseñada para incorporar conexiones recurrentes entre sus unidades. Estas conexiones permiten que la capa mantenga una memoria de entradas anteriores y propague información a lo largo de pasos de tiempo dentro de datos secuenciales. Los tipos comunes de capas recurrentes incluyen SimpleRNN, LSTM (memoria larga a corto plazo) y GRU (Unidad recurrente cerrada), cada una de las cuales ofrece diferentes mecanismos para abordar desafíos como la desaparición de gradientes y la captura de dependencias a largo plazo.
Los términos «recurrente» y «recursivo» se refieren a conceptos diferentes en las redes neuronales. Las redes neuronales recurrentes (RNN) utilizan conexiones recurrentes para mantener la memoria a lo largo del tiempo en datos secuenciales, lo que les permite manejar tareas como la predicción de series temporales y el procesamiento del lenguaje natural. Las redes neuronales recursivas (RvNN), por otro lado, están estructuradas jerárquicamente, y los nodos aplican recursivamente la misma operación a sus nodos secundarios. Los RvNN se utilizan comúnmente en tareas que involucran estructuras de datos jerárquicas o en forma de árbol, como el análisis sintáctico y de sentimiento de oraciones estructuradas como árboles de análisis.
La convolución recurrente se refiere a una arquitectura de red neuronal híbrida que combina redes neuronales recurrentes (RNN) con redes neuronales convolucionales (CNN). Este enfoque tiene como objetivo aprovechar las fortalezas de ambas arquitecturas: CNN para extracción de características espaciales y RNN para modelado secuencial. En la convolución recurrente, las capas convolucionales se utilizan normalmente para extraer características espaciales de los datos de entrada, como imágenes o series de tiempo, mientras que las capas recurrentes procesan estas características a lo largo del tiempo o secuencia. Esta arquitectura híbrida es particularmente efectiva para tareas que requieren modelado de contexto tanto espacial como temporal, como análisis de video, reconocimiento de acciones y reconocimiento de voz.