Una red neuronal recurrente es un tipo de [[Red Neuronal Artificial|red neuronal artificial]] avanzada que se utiliza para el análisis de secuencias, donde los datos no son independientes y la salida depende de los datos anteriores. A diferencia de las redes neuronales tradicionales que asumen que todas las entradas y salidas son independientes entre sí, las RNN tienen bucles o conexiones recurrentes que les permiten procesar secuencias de datos, como series temporales o frases, guardando información sobre lo que han procesado hasta el momento. Esto las hace especialmente útiles en tareas como el reconocimiento de voz, la traducción automática o la generación de texto. %% [[GPT-4]] %% ## Ejemplos - El robot bípedo QRIO de Sony está dotado de una red neuronal recurrente de escala temporal múltiple, el cual es capaz de *volverse consciente* al reconocer los estados mentales de otros robots cuando alterna con ellos mediante actos motores. %% [[Bartra2019]] %% #Rev/2602 #Tipo/Definición