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La Memoria a Largo Plazo Bidireccional (BiLSTM) es un tipo avanzado de arquitectura de Red Neuronal Recurrente (RNN) que procesa datos secuenciales en ambas direcciones, mejorando la comprensión contextual para aplicaciones de PLN, reconocimiento de voz y bioinformática.
La Memoria a Largo y Corto Plazo (LSTM) es un tipo especializado de arquitectura de Red Neuronal Recurrente (RNN) diseñada para aprender dependencias a largo plazo en datos secuenciales. Las redes LSTM utilizan celdas de memoria y mecanismos de compuertas para abordar el problema del gradiente desvanecido, lo que las hace esenciales para tareas como el modelado del lenguaje, el reconocimiento de voz y la predicción de series temporales.
Descubre el modelado de secuencias en IA y aprendizaje automático: predice y genera secuencias en datos como texto, audio y ADN usando RNNs, LSTMs, GRUs y Transformers. Explora conceptos clave, aplicaciones, desafíos e investigaciones recientes.
Las redes neuronales recurrentes (RNN) son una sofisticada clase de redes neuronales artificiales diseñadas para procesar datos secuenciales utilizando la memoria de entradas anteriores. Las RNN destacan en tareas donde el orden de los datos es crucial, incluyendo PLN, reconocimiento de voz y predicción de series temporales.
