¿Ha trabajado con redes neuronales recurrentes?

Las redes neuronales recurrentes (RNN) se utilizan para procesar datos secuenciales, como texto, series temporales o audio. En mi experiencia, he utilizado RNN para tareas de predicción de series temporales y análisis de texto, por ejemplo, para generar texto o clasificar secuencias.

Las RNN se diferencian en que tienen conexiones cíclicas, lo que permite tener en cuenta el contexto de los elementos anteriores de la secuencia. Sin embargo, las RNN clásicas pueden sufrir del problema del gradiente que se desvanece, por lo que a menudo se utilizan versiones mejoradas como LSTM (Memoria a Largo Plazo) y GRU (Unidad Recurrente Gated).

Ejemplo de una RNN simple en Python usando Keras:

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import SimpleRNN, Dense

model = Sequential([
    SimpleRNN(50, input_shape=(timesteps, features)),
    Dense(1, activation='sigmoid')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')

Aquí, timesteps es la longitud de la secuencia, y features es la cantidad de características por paso.