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Aprende qué son las redes neuronales recurrentes, cómo funcionan y para qué se usan. Descubre los diferentes tipos de RNN, como las bidireccionales, las conmemorativas y las convolucionales, y sus aplicaciones en el aprendizaje profundo.
- IBM Watson Studio
MLOps Watson Studio proporciona una plataforma de...
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Una RNN es un modelo de aprendizaje profundo que procesa datos secuenciales, como palabras o series temporales. Aprenda cómo funcionan, cómo se capacitan y qué tipos de RNN existen.
Aprende qué son las redes neuronales recurrentes, cómo funcionan y para qué se usan. Descubre los diferentes tipos de RNN, como los bidireccionales, los LSTM y los GRU, y cómo IBM Cloud ofrece soluciones de IA basadas en RNN.
En resumen, las redes neuronales recurrentes son una herramienta poderosa para procesar datos secuenciales y modelar patrones complejos en ellos. Se utilizan en una variedad de aplicaciones en el mundo real, desde el procesamiento del lenguaje natural hasta la predicción de series de tiempo.
22 de nov. de 2021 · Aprende qué son las redes neuronales recurrentes, cómo funcionan y qué tipos existen según el formato de entrada y salida. Descubre también algunas aplicaciones de estas redes en el ámbito del deep learning y la inteligencia artificial.
Una red neuronal que utiliza computación recurrente para estados ocultos se denomina red neuronal recurrente (RNN). El estado oculto de un RNN puede capturar información histórica de la secuencia hasta el paso de tiempo actual. El número de parámetros del modelo RNN no aumenta a medida que aumenta el número de pasos de tiempo.
22 de jun. de 2019 · Aprende cómo funcionan las Redes Neuronales Recurrentes, que permiten procesar secuencias con memoria. Descubre los conceptos de activación y estado oculto, y cómo generar nombres de dinosaurios con una red recurrente.
