Redes recurrentes para modelar secuencias de lenguaje
Una red neuronal recurrente procesa una secuencia manteniendo un estado que resume información de pasos anteriores. La pieza delimita el error costoso: El estado es finito, los gradientes pueden degradarse y una secuencia larga no garantiza que el modelo conserve la dependencia relevante. Enseña cómo relacionar arquitectura, contexto efectivo, objetivo de entrenamiento y error antes de comparar modelos de lenguaje.