¿Qué es una red neuronal recurrente?
Las redes neuronales artificiales son sistemas de procesamiento de información basados en sistemas nerviosos naturales como el cerebro humano. Consisten en muchas neuronas artificiales individuales que están interconectadas, pueden resolver problemas juntos y tienen la capacidad de aprender. Una red neuronal recurrente (RNN) se asemeja particular al cerebro humano porque contiene bucles de retroalimentación. Estos permiten que las señales viajen hacia adelante y hacia atrás, creando un sistema más complejo y menos estable. La red neuronal recurrente es dinámica y, después de cada entrada, el estado del sistema cambia continuamente hasta que alcanza un equilibrio.
Los cerebros humanos pueden describirse como redes neuronales recurrentes biológicas. Una red neuronal recurrente artificial comparte la capacidad del cerebro para aprender procesos y comportamientos. Esto no es posible con los métodos de aprendizaje automático tradicional. En común con otros tipos de redes neuronales, una red neuronal recurrente es especialmente buena para reconocer patrones y detectar tendencias. EntumecidoSe han encontrado usos potenciales para este tipo de modelo computacional, incluido el reconocimiento de enfermedades de escaneos médicos, modelos de sistemas corporales, reconocimiento de voz y escritura a mano y pronóstico del mercado de valores.
Por lo general, se utilizará una red neuronal recurrente para resolver un problema en el que se conoce, o se sospecha fuertemente, que existe algún tipo de relación entre la entrada de datos y la salida desconocida. La red será capacitada, o se capacitará a sí misma, para determinar esa relación y proporcionará un posible valor de salida. Una red neuronal recurrente es capaz de manejar grandes problemas complejos en los que faltan o corrompen algunos valores. Su capacidad de aprender del ejemplo lo hace poderoso y flexible, y elimina la necesidad de crear un algoritmo para cada tarea específica.
Las redes neuronales recurrentes pueden describirse como herramientas de modelado de datos estadísticos no lineales. La presencia de retroalimentaciónBucles significa que son sistemas adaptativos, capaces de responder al cambio. Una red neuronal recurrente utilizada en el campo de la robótica puede permitir que un robot aprenda de la experiencia, lo que le permite tomar decisiones sobre qué dirección tomar para alcanzar un objetivo. Incluso podría ser posible desarrollar curiosidad en los robots al hacer que sea gratificante centrarse en cosas que son impredecibles, aunque no completamente al azar. Algunos científicos creen que la conciencia en sí es un proceso mecánico y que podría ser posible desarrollar una forma consciente de red neuronal recurrente algún día, aunque esto conduciría a preguntas éticas sobre los derechos de los robots y máquinas.