Redes Neuronales RECURRENTES (RNN) explicación
Summary
TLDREl video ofrece una introducción a las redes neuronales recurrentes, destacando su importancia en el avance de la inteligencia artificial. Estas redes son esenciales para manejar secuencias de datos y predecir información temporal, como palabras en una oración. Se discuten los desafíos en la predicción de secuencias con redes neuronales tradicionales y cómo las redes recurrentes resuelven estos problemas a través de bucles temporales que permiten mantener un conocimiento del contexto. El video también explora las diversas aplicaciones de estas redes, incluyendo el procesamiento del lenguaje natural, la predicción de texto y la traducción de idiomas. Además, se menciona el problema de las redes neuronales recurrentes de dar mayor peso a la información más reciente y cómo se aborda con la implementación de una memoria a corto plazo llamada STM. Finalmente, el video invita a los espectadores a suscribirse para aprender más sobre la inteligencia artificial.
Takeaways
- 🧠 Las redes neuronales recurrentes (RNN) son una tecnología clave en el avance de la inteligencia artificial, permitiendo el análisis de secuencias de datos y la predicción de eventos futuros.
- 📈 Las RNN son especialmente útiles en el procesamiento del lenguaje natural, donde pueden predecir palabras o entender el contexto de una oración.
- 🔄 Una característica distintiva de las RNN es su capacidad de realimentación, lo que les permite recordar y procesar información de estados anteriores en una secuencia.
- 📚 El lóbulo temporal del cerebro, responsable de la memoria a largo plazo, es un comportamiento que las RNN intentan imitar para retener información importante.
- 🔗 Las RNN están diseñadas para manejar relaciones temporales en los datos, lo que las hace ideales para tareas que involucran secuencias, como la predicción de texto o la síntesis de habla.
- 💡 Existen cuatro arquitecturas principales de RNN: one-to-many, many-to-one, many-to-many y many-to-many sincronizada, cada una con aplicaciones específicas en procesamiento del lenguaje natural, traducción y análisis de secuencias.
- 🔍 Una desventaja de las RNN es el problema del 'efecto de desvanecimiento', donde la información más reciente tiene un peso más grande en la predicción que la información pasada.
- 📱 Las aplicaciones de las RNN son variadas y comunes en la tecnología actual, desde la auto-completación de texto en aplicaciones de mensajería hasta la generación de contenido creativo.
- 🧐 Las RNN pueden entender y predecir sin importar el orden de las palabras, lo que es crucial para la comprensión del lenguaje humano y la generación de respuestas coherentes.
- 🔄 El 'bucle temporal' es un componente fundamental de las RNN, permitiéndoles procesar la información de manera iterativa y mantener un estado interno que representa el contexto.
- 🔧 El problema del 'efecto de desvanecimiento' puede ser mitigado mediante técnicas como el uso de memorias a corto plazo (STM), que mejoran la capacidad de las RNN para recordar información de largo plazo.
Q & A
¿Qué es una red neuronal recurrente?
-Una red neuronal recurrente es un tipo de red neuronal que utiliza un bucle temporal para recordar información de secuencias pasadas, lo que permite que el modelo tenga una memoria a corto plazo y pueda predecir o clasificar en función de la relación temporal de los datos.
¿Por qué son importantes las redes neuronales recurrentes en el procesamiento del lenguaje natural?
-Las redes neuronales recurrentes son importantes en el procesamiento del lenguaje natural porque pueden captar la relación temporal entre las palabras en una secuencia, lo que es crucial para tareas como la predicción de texto, la generación de diálogos y la traducción.
¿Cuáles son los problemas que presenta una red neuronal tradicional al manejar secuencias de datos?
-Una red neuronal tradicional puede tener problemas para manejar secuencias de datos debido a que no puede recordar el contexto de manera efectiva, requiere un número fijo de entradas y no puede manejar fácilmente el cambio en el orden o la longitud de las secuencias.
¿Qué es la arquitectura one-to-many en el contexto de las redes neuronales recurrentes?
-La arquitectura one-to-many implica una única entrada y múltiples salidas. Se utiliza en tareas donde se requiere generar múltiples respuestas a partir de una sola entrada, como en la generación de texto a partir de una idea o tópico dado.
¿Cómo funcionan las redes neuronales recurrentes para predecir la siguiente palabra en una oración?
-Las redes neuronales recurrentes procesan una oración palabra por palabra, manteniendo un estado interno que se actualiza con información de las palabras anteriores. Este estado interno permite que la red prediga la siguiente palabra en la secuencia teniendo en cuenta el contexto.
¿Qué es la arquitectura many-to-one y cuáles son sus aplicaciones comunes?
-La arquitectura many-to-one implica múltiples entradas y una única salida. Una de sus aplicaciones comunes es la predicción de la siguiente palabra en una secuencia, como en los sistemas de autocompletado de texto o en la generación de sentimientos a partir de un texto.
¿Cómo resuelven las redes neuronales recurrentes el problema de la longitud variable de las secuencias?
-Las redes neuronales recurrentes resuelven el problema de la longitud variable de las secuencias al utilizar una estructura de bucle temporal que les permite procesar secuencias de diferentes longitudes y still mantener el contexto necesario para la predicción o clasificación.
¿Qué es la arquitectura many-to-many y cuáles son sus usos típicos?
-La arquitectura many-to-many tiene múltiples entradas y múltiples salidas. Un uso típico es en traductores de idiomas, donde se requiere que la secuencia de entrada en un idioma se traduzca en una secuencia de salida en otro idioma manteniendo el contexto y el sentido original.
¿Cuál es el problema que las redes neuronales recurrentes pueden presentar al manejar información de secuencias largas?
-Un problema que pueden presentar las redes neuronales recurrentes es el degradado del gradiente, donde la información de las palabras que están más lejanas en la secuencia tienen menos peso en la predicción, lo que puede llevar a errores en el modelo.
¿Cómo se resuelve el problema del degradado del gradiente en las redes neuronales recurrentes?
-El problema del degradado del gradiente se resuelve a menudo utilizando técnicas como el uso de una memoria a corto plazo, como el STM (State-Tied Memory), que mejora la capacidad de las redes para recordar información de pasos anteriores en la secuencia.
¿Qué es la arquitectura many-to-many synchronized y en qué se utiliza?
-La arquitectura many-to-many synchronized mantiene el mismo número de entradas y salidas y requiere que estén sincronizadas. Se utiliza en tareas que involucran secuencias temporales, como la clasificación de frames en un vídeo o el análisis de series temporales.
¿Por qué son las redes neuronales convolucionales adecuadas para captar relaciones espaciales en los datos?
-Las redes neuronales convolucionales son adecuadas para captar relaciones espaciales debido a su estructura que permite identificar patrones locales en los datos de entrada, lo que es esencial para tareas de procesamiento de imágenes o de señales donde la posición de los elementos es importante.
Outlines
🤖 Introducción a las Redes Neuronales Recurrentes
El primer párrafo introduce el tema de las Redes Neuronales Recurrentes (RNR) y su importancia en los avances recientes en el campo de la inteligencia artificial. Se menciona que estas redes son utilizadas en aplicaciones diarias, como en computadoras y teléfonos móviles. Se destaca la especialidad de las RNR para manejar relaciones temporales en secuencias de datos, lo que las diferencia de otras redes neuronales. Además, se plantea el desafío de predecir palabras en función de una secuencia de palabras previas y cómo las RNR pueden resolver este problema, a diferencia de las redes neuronales tradicionales.
🔄 Ventajas y Aplicaciones de las Redes Neuronales Recurrentes
Este párrafo profundiza en las capacidades de las RNR, destacando su habilidad para entender y procesar la información temporal, lo que es esencial en el procesamiento del lenguaje natural. Se discute cómo las RNR son útiles en tareas que involucran secuencias, como la predicción de texto, y cómo estas redes son capaces de recordar y relacionar información de una secuencia para hacer predicciones o clasificaciones. Además, se exploran diferentes arquitecturas de RNR, como One-to-Many, Many-to-One, Many-to-Many y Many-to-Many Sincronizadas, y se dan ejemplos de sus aplicaciones, incluyendo chatbots, generadores de texto, descripción de imágenes y traductores.
🔍 Desafíos y Soluciones en Redes Neuronales Recurrentes
El tercer párrafo aborda uno de los principales desafíos de las RNR, que es el problema del 'efecto de desvanecimiento', donde la información más reciente tiene un peso mayor en la predicción, lo que puede llevar a errores. Se describe cómo las RNR dan más importancia a las palabras más recientes en una secuencia y cómo esto puede afectar la precisión de las predicciones. Sin embargo, se menciona que este problema está siendo abordado mediante el uso de una 'memoria a corto plazo' llamada STM (Short-Term Memory), que se integrará en las redes para mejorar su rendimiento. Se cierra el párrafo animando a los espectadores a suscribirse al canal si están interesados en la inteligencia artificial.
Mindmap
Keywords
💡Redes neuronales recurrentes
💡Procesamiento del lenguaje natural
💡Conexión temporal
💡Bucle temporal
💡STM (Memoria a corto plazo)
💡Arquitecturas de redes neuronales
💡Chatbots
💡Predicción de texto
💡Traducción automática
💡Clasificación de secuencias
💡Inteligencia artificial
Highlights
Redes neuronales recurrentes han permitido grandes avances en Deep Learning.
Las redes neuronales convolucionales capturan la relación espacial entre entradas.
Las redes neuronales tradicionales no son eficientes para predecir secuencias de datos temporales.
Las redes neuronales recurrentes (RNN) son especiales y se utilizan en aplicaciones diarias.
Las RNNs son capaces de manejar secuencias de diferentes longitudes.
Las RNNs imitan el comportamiento del lóbulo temporal humano, responsable de la memoria a largo plazo.
Las RNNs se realimentan n veces para mantener un conocimiento de la secuencia.
Las redes neuronales recurrentes son fundamentales en el procesamiento del lenguaje natural.
Existen cuatro arquitecturas principales de RNNs: one-to-many, many-to-one, many-to-many y many-to-many sincronizada.
Las arquitecturas one-to-many se utilizan para generar texto a partir de una entrada.
Las arquitecturas many-to-one son útiles para la predicción de la siguiente palabra en una secuencia.
Las arquitecturas many-to-many se aplican comúnmente en traductores de idiomas.
Las arquitecturas many-to-many sincronizadas son ideales para la clasificación de secuencias temporales, como en videos.
Las RNNs pueden tener problemas al dar mayor peso a la información más reciente.
El STM (Short-Term Memory) es una solución para el problema de la ponderación excesiva de la información reciente en las RNNs.
Las redes neuronales recurrentes son clave en aplicaciones como chatbots, predicción de texto y generación de guiones.
Las RNNs también se utilizan en la descripción de imágenes y la subtitulación.
Las predicciones de emociones en textos son posibles con las arquitecturas many-to-one de RNNs.
Transcripts
hola que tal hoy vamos a ver una red
neuronal que ha permitido que el deep le
tenga grandes avances en los últimos
tiempos y que después de este vídeo te
darás cuenta que actualmente la tienes
en diversas aplicaciones tanto en tu
computadora como en tu teléfono celular
y es una red bastante especial que si no
la conoces aún te invito a que te quedes
en este vídeo vamos a ver las redes
neuronales recurrentes
[Música]
visto lo poderosas que son las redes
neuronales convolución al es para poder
captar la relación espacial que existen
entre las entradas de nuestra red
neuronal y poder dar una predicción o
una clasificación en función de esta
relación espacial sin embargo qué pasa
con la relación temporal con la relación
que existe en una secuencia de datos por
así decirlo si yo quisiera predecir la
palabra que voy a decir en función de
una cierta connotación de palabras o una
cierta connotación de sentencia que
estoy diciendo qué pasaría si yo utilizo
una red neuronal por ejemplo si yo
quisiera predecir cuál es la palabra que
continúa y que completa la siguiente
secuencia
si te gusta la inteligencia artificial
suscríbete a mí si seguramente tú ya
sabes cuál es la palabra que quiero
decir canal suscríbete a mi canal sin
embargo para una red neuronal
tradicional predecir esta palabra no
necesariamente va a ser una tarea
sencilla imaginemos que tenemos una red
neuronal tradicional para hacer esta
predicción primero que tendríamos que
hacer es conocer el número de palabras
que tiene mi sentencia en este caso
vamos a contar las sería si te gusta la
inteligencia artificial suscríbete a mí
tendríamos 9 palabras es decir yo
tendría que hacer una red neuronal con
nuevas neuronas en la capa de entrada
colocando en cada entrada una de las
palabras y esta red neuronal tendría que
pasar por todas las capas ocultas y al
final saber
que a la salida la palabra predicha
tiene que ser canal pero ahora qué pasa
si yo quiero utilizar esta misma red
neuronal para predecir cualquier palabra
después de cualquier oración o cualquier
sentencia que yo diga es decir yo he
entrenado ámbito neuronal para que sepa
que cuando yo digo si te gusta la
inteligencia artificial suscríbete a mi
sepa que la palabra que continúa es
canal qué pasa si yo digo esta frase de
una forma diferente si solamente digo
suscríbete a mí estoy teniendo un menor
número de letras o también puedo decir
algo mucho más largo como por ejemplo si
te gusta la inteligencia artificial el
machine la net y el the planet
suscríbete a mi es entonces estamos
observando que incluso para una misma
predicción
el tamaño de la entrada va a ser
completamente diferente entonces va a
ser imposible poder saber el número
exacto de palabras que va a tener la
oración de una persona o la sentencia de
una persona para poder predecir la
palabra final una forma que se puede con
la cual se podría solucionar esto si
utilizamos una red neuronal normal sería
poner una gran cantidad de neuronas en
la capa de entrada y que solamente estén
activadas las neuronas cuando tienen una
palabra en ellas y en el resto de
neuronas que estén vacías indican que
justamente no tenemos una palabra en esa
entrada sin embargo pues esto no es nada
eficiente porque cuando sabes o cuando
puedes asumir que ya tienes el número de
neuronas suficientes para predecir
cualquier posible combinación de la
sentencia que yo haga bastante
complicado es saber además si
simplemente ponemos muchísimas neuronas
a la entrada estaríamos generando un
costo computacional en nuestra
computadoras que probablemente no puedan
ser funcional ni pueda ser realista aquí
tenemos un primer problema el segundo
problema es que yo quiero que sin
importar el orden de mis palabras sea
capaz el algoritmo de predecir la
palabra que continúa es decir yo he
estado dando el ejemplo de la sentencia
si te gusta la inteligencia artificial
suscríbete a mí pero qué pasa si lo digo
de otra forma por ejemplo si eres un
apasionado de la inteligencia artificial
dale click y suscríbete a mí aquí yo
estoy usando incluso otras letras
independientemente de que el tamaño de
la oración ha cambiado he utilizado
palabras diferentes por ejemplo eres un
apasionado en vez de si te gusta y
entonces estoy cambiando la sentencia
pero el contexto de mi sentencia es el
mismo y yo quiero que la red neuronal
sea capaz de entender
ese contexto y saber que el contexto es
el mismo ya sea que lo diga de una forma
o que lo diga de la otra una red
neuronal normal las redes neuronales
tradicionales que usamos no será capaz
de poder entender que una secuencia es
igual al contexto de la otra secuencia
entonces para poder solucionar estos dos
grandes problemas que tenemos surge lo
que se conoce como redes neuronales
recurrentes todos los algoritmos de
machine learning están basados en
intentar imitar alguna parte del
comportamiento del ser humano podríamos
asumir entonces que las redes neuronales
recurrentes intentan imitar el
comportamiento del lóbulo temporal que
tenemos en el cerebro el cual se encarga
de que los humanos tengamos la capacidad
de poder tener una memoria a largo plazo
es decir el lóbulo temporal se va a
encargar de que la información
importante que hemos adquirido en un día
no se pierda con el paso del tiempo
en ese sentido las redes neuronales
recurrentes son algoritmos de deep
learning que se realimentan n veces para
poder tener un conocimiento de lo que ha
pasado a lo largo de cada secuencia es
decir la entrada que se le da a una
neurona recurrente va a generar una
salida pero esta salida va a volver a
realimentar la entrada de esta misma
neurona es decir la salida de una
neurona recurrente se va a devolver a la
entrada y se va a repetir este proceso
una cierta cantidad de veces a lo cual
se le va a conocer como bucle temporal
estas características de la red neuronal
recurrente es lo que ayuda a que
actualmente se pueda utilizar en
innumerables aplicaciones uno de los
campos en los que más se suele utilizar
es en el procesamiento del lenguaje
natural y esto nos abre las
posibilidades a grandes aplicaciones
desde lo que se conoce como chat box
predicción de texto generar todo un
guión a partir de una sola palabra
con todo esto es importante decir que
vamos a tener cuatro tipos de
arquitecturas diferentes que se pueden
formar utilizando redes neuronales
recurrentes la primera se llama one to
man y que significa que tenemos una
entrada y muchas salidas aplicaciones de
esto pueden ser muchísimas una
aplicación muy interesante de esto son
las redes neuronales a las cual solemos
darle una clasificación y a partir de
eso nos puede generar todo un texto es
decir por ejemplo podemos decirle darle
como entrada ciencia-ficción
y a la salida nos genera todo un texto
en donde nos puede estar contando una
historia que sea acerca de la ciencia
ficción otra aplicación muy común de one
two man y es poder describir o
subtitular una imagen es decir hemos
visto que con las redes neuronales
convolución a les podemos clasificar una
imagen en la que podemos observar que si
metemos
la imagen de un perro a la salida de la
red neuronal convolución al nos puede
dar la clasificación y decir la etiqueta
de que es un perro sin embargo con una
red neuronal recurrente no solo podría
estar nos diciendo que es un perro sino
además de esto a la entrada podría tener
justamente la imagen pero a la salida
podría tener toda la descripción de lo
que está haciendo el perro por ejemplo
el perro color marrón jugando con una
pelota entonces esto sería otra posible
aplicación de one to man y la segunda
arquitectura importante de las redes
neuronales recurrentes es manny to want
en este caso significa que tenemos
muchas entradas y una sola salida
ejemplos de esto hay varios uno puede
ser justamente el predecir la siguiente
palabra de la sentencia como el ejemplo
que estábamos hablando inicialmente si
te gusta la inteligencia artificial
suscríbete a mí y la predicción sería
canal estamos utilizando una
a partir de toda una sentencia que
estamos haciendo esto se suele utilizar
muchísimo ya cuando ustedes intentan
escribir un email a través de gmail por
ejemplo justamente es empiezas a
escribir y te predice lo que puede ser
que quieras escribir a continuación lo
mismo pasa con tu teléfono celular con
tu teléfono móvil en el cual estás
escribiendo un mensaje y te producto te
predice la posible palabra que completa
la sentencia que estás escribiendo con
anterioridad esto se hace con redes
neuronales recurrentes utilizando
arquitecturas many to one otra
aplicación de magnitud one es una
predicción de sentimientos es decir
puedo generar todo un texto y este texto
va a ser la entrada de mi red neuronal
recurrente y a la salida puede generar
me la predicción en la cual me va a
decir 7 si este texto refleja tristeza
refleja alegría
refleja entusiasmo refleja cualquier
tipo de emoción que se les pueda ocurrir
la tercera arquitectura importante de
las redes neuronales recurrentes es
magnitud manny que significa muchas
entradas muchas salidas y cuando una de
las aplicaciones más comunes de esta es
los traductores es decir yo por ejemplo
género una sentencia en en español y
quiero traducirla al inglés yo no puedo
ir traduciendo palabra por palabra
porque no me va a dar el mismo sentido
de la oración cuando nosotros buscamos
hacer una traducción buscamos que se
mantenga el mismo contexto de la oración
que se mantenga el mismo sentido no que
me vaya traduciendo palabra por palabra
porque eso sería una mala traducción eso
estaría mal puede ser que a lo mejor
nuestra frase a la entrada tenga diez
palabras si lo queremos en español pero
lo queremos traducir al inglés ya lo
mejor el inglés va a tener sólo siete
palabras pero al final de cuentas lo
importante es que el conteo
de la sentencia sea el mismo y esto se
suele utilizar en los traductores que
encontramos por internet en donde te
analiza justamente toda la entrada en el
idioma original que le has escrito y te
pone una sentencia en el idioma que
buscas manteniendo el contexto de la
sentencia original la cuarta
arquitectura es manny to man y
sincronizada en este caso al igual que
la arquitectura anterior vamos a tener
una arquitectura de muchas entradas y
muchas salidas pero en este caso sí es
importante que el mismo número de
entrada sea el mismo número de salidas y
que además estén sincronizadas entre sí
como bien sabemos los vídeos no son más
que una serie temporal de diversas
imágenes que se van modificando ciertos
elementos de esas imágenes a través del
tiempo una de las aplicaciones que
podemos tener es ir clasificando cada
una de estas imágenes de una secuencia
completa en un vídeo y poder tener la
clasificación de cada una de éstas
de estos bloques del vídeo bueno ya
tenemos claras las innumerables
aplicaciones que tenemos con las redes
neuronales recurrentes pero hay algo que
aún no les he dicho y esto es que las
redes neuronales recurrentes también
tienen un problema bastante serio y este
problema es que a medida que se va
realimentando cada neurona recurrente de
la información que está recibiendo para
la neurona va a pesar más la información
del estado anterior que la información
de 10 estados anteriores es decir
regresando al ejemplo en el que teníamos
como sentencia si te gusta la
inteligencia artificial suscríbete a mí
en este caso neurona recurrente elevado
en más peso a las últimas palabras como
a mí y suscríbete va a tener menos peso
que a mí además de que si nos vamos cada
vez más atrás por ejemplo si nos vamos a
la frase artificial va a tener aún
muchísimo más peso
la neurona esto nos puede generar
diversos problemas ya que si yo quisiera
cambiar el sentido de la oración pero
quiero que me siga prediciendo la
palabra canal cuando diga esta sentencia
puede que al estar dando mayor peso a
las últimas palabras y dejando con menor
peso a las primeras palabras puede que
genere ciertos errores pero no se
preocupen esto ya está más que estudiado
y se resuelve con algo que se conoce
como el stm que no es más que una
memoria a corto plazo que se añade de
personas que imita que se le añade a
nuestra red neuronal recurrente y que
soluciona justamente este problema pero
eso lo vamos a ver con más detalle en
otro vídeo así que si te gusta la
inteligencia artificial
no olvides suscribirte a mi canal
[Música]
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