Recurrent Neural Network
Una Red Neuronal Recurrente (RNN) es un modelo diseñado para procesar datos secuenciales, manteniendo una memoria interna que permite que la información previa influya en las predicciones actuales. Esto resulta esencial cuando el orden de los datos es relevante.
Contexto
Propuestas en los años 80, las RNN cobraron protagonismo en la década de 2010 con la disponibilidad de grandes corpus textuales y avances en potencia de cómputo. Constituyeron un paso fundamental en el modelado de secuencias antes de la aparición de los Transformers.
Aplicaciones
- Procesamiento del lenguaje natural: traducción automática, clasificación de texto.
- Reconocimiento de voz: conversión de audio en texto.
- Predicción de series temporales: análisis financiero, pronóstico meteorológico.
- Generación de secuencias: música, poesía, cadenas de caracteres.
Ventajas y limitaciones
- ✅ Modelan dependencias temporales en los datos.
- ✅ Base de arquitecturas más avanzadas como LSTM y GRU.
- ❌ Dificultades con dependencias largas por el problema de gradientes.
- ❌ Entrenamiento costoso y poco paralelizable.
Las RNN se pueden entender como redes con memoria dinámica, capaces de mantener un estado oculto que evoluciona a medida que avanza la secuencia. Esto las convierte en modelos adecuados para cualquier tarea donde el orden y el contexto de los datos sean determinantes.
Su principal debilidad, el problema de los gradientes, limitaba su capacidad para capturar dependencias largas. La introducción de LSTM y GRU mitigó este obstáculo, permitiendo que las redes recurrentes se aplicaran con éxito en traductores automáticos, asistentes de voz y modelos de predicción compleja.
Aunque hoy los Transformers dominan el panorama, las RNN siguen teniendo nichos de uso en aplicaciones en tiempo real o en dispositivos con restricciones de hardware. Además, mantienen un lugar central en la enseñanza de deep learning, como un paso clave en la evolución hacia las arquitecturas modernas.
📚 Referencias
- Elman, J. L. (1990). Finding Structure in Time. Cognitive Science.
- Goodfellow, I., Bengio, Y., Courville, A. (2016). Deep Learning.
