Las redes neuronales convolucionales (CNN) y las redes neuronales recurrentes (RNN) son dos tipos de redes neuronales artificiales que se utilizan ampliamente en el campo del aprendizaje profundo. Las CNN se utilizan principalmente para tareas de visión por computadora, mientras que las RNN se utilizan principalmente para tareas de procesamiento de lenguaje natural.

Las CNN se componen de capas convolucionales, que aplican filtros a la entrada para extraer características relevantes. Estas características se combinan luego en capas completamente conectadas para realizar la clasificación o la regresión.

Las RNN se componen de capas recurrentes, que mantienen un estado interno que les permite procesar secuencias de datos de manera eficiente.

Las CNN y las RNN son herramientas poderosas que se utilizan en una amplia variedad de aplicaciones, como el reconocimiento de imágenes, la traducción automática, el procesamiento de lenguaje natural y el análisis de sentimientos.

Recursos adicionales

• Deep Learning Book
• Stanford CS231n: Convolutional Neural Networks

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