¿Qué es una red neuronal recurrente?
Las redes neuronales pueden ser retroalimentadas o recurrentes. Se caracterizan por conexiones entre neuronas y capas. Que estas capas estén en una capa anterior o en la misma capa que la neurona respectiva es irrelevante aquí, ambas son posibles. El neocórtex humano, por ejemplo, contiene este tipo de interconexiones de redes neuronales. En las redes neuronales de naturaleza artificial, la interconexión recurrente ya mencionada se utiliza para leer información que está codificada temporalmente en diferentes datos y conjuntos de datos.
Ámbitos de aplicación
Cuando se trata de problemas de procesamiento de distintas secuencias, secuencias y procesos, se utilizan redes neuronales recurrentes para resolverlos. En la práctica diaria, éstas se encuentran en la Reconocimiento de voz o escritura y la traducción automática. Hay muchas bibliotecas de programas en las que se han integrado redes neuronales.
Subdivisión de redes neuronales
- Retroalimentación directa: = La propia salida se convierte en una entrada adicional.
- Retroalimentación indirecta: establece una conexión entre la salida de una neurona y una neurona de la capa anterior.
- Retroalimentación lateral: Establece una nueva conexión entre la salida de una neurona con otra neurona de la misma capa.
- Conexión completa: Aquí, cada salida de las neuronas tiene una conexión independiente con cada otra neurona.
Entrenar redes neuronales
El entrenamiento a través de diferentes formas y métodos del llamado aprendizaje automático es posible aquí hasta cierto punto. Así pues, las redes neuronales sólo son capaces de entrenarse y aprender de forma limitada. Por esta razón, se utiliza un enfoque diferente. Aquí no se entrena la red neuronal en sí, sino la lectura, es decir, la salida de información.
De este modo, la red neuronal representa aquí un almacén o contenedor, que se ve como un gran depósito y representa el punto de partida del entrenamiento. Mediante el método "Retropropagación en el tiempo", esta red se convierte en una Red neuronal directa convertido dentro de las unidades de formación. En este contexto, la longitud de la secuencia vuelve a desempeñar un papel más importante.
El futuro de las redes neuronales recurrentes
Explotar la retroalimentación entre neuronas de forma selectiva para aprovechar lo ya aprendido a la hora de tomar decisiones futuras se lleva haciendo desde hace miles de años, desde que existe la humanidad. Sacar provecho de la experiencia es lo más normal que existe. El mundo animal también se ha beneficiado de este tipo de condicionamiento desde antes de que existiera la humanidad.
Investigadores, científicos y expertos en informática han aprovechado este hecho para crear y ampliar constantemente el aprendizaje automático. Las redes neuronales recurrentes son uno de los componentes más importantes de muchas tecnologías e inventos que la gente utiliza y da por sentado en su vida cotidiana. Pero los procesos que hay detrás son mucho más complejos.
Las mejoras y actualizaciones constantes, como el aumento de la capacidad de las ubicaciones de almacenamiento, son importantes para poder registrar y recuperar cada vez más experiencias, contextos y datos según sea necesario. En realidad, no hay por qué preocuparse por el futuro de las redes neuronales recurrentes. La globalización y el progreso tecnológico permiten una expansión constante de las redes neuronales recurrentes en todo el mundo.
