{"id":171217,"date":"2024-05-20T13:00:45","date_gmt":"2024-05-20T12:00:45","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/es\/?p=171217"},"modified":"2024-05-20T13:00:47","modified_gmt":"2024-05-20T12:00:47","slug":"memoria-a-largo-plazo-a-corto-plazo-lstm","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/es\/memoria-a-largo-plazo-a-corto-plazo-lstm","title":{"rendered":"Memoria a largo plazo a corto plazo (LSTM): \u00bfQu\u00e9 es?"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"171217\" class=\"elementor elementor-171217\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ea28f54 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"ea28f54\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9abb118 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"9abb118\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><b>Las redes LSTM son una variaci\u00f3n de las redes neuronales recurrentes (RNN). Fueron propuestas por J\u00fcrgen Schmidhuber y su equipo a principios de la d\u00e9cada de 1990. Mientras que las RNN cl\u00e1sicas tienen dificultades para procesar dependencias a largo plazo debido al problema del \"gradiente que desaparece\", los LSTM fueron dise\u00f1ados espec\u00edficamente para superar este problema.<\/b><\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ed11ab5 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"ed11ab5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Si eres un seguidor de nuestro blog, ya sabes lo que son las <\/span><b>Redes Neuronales Recurrentes (RNN)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, si no es el caso no dudes en leer este art\u00edculo antes <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/recurrent-neural-network-rnn-de-que-se-trata\">aqu\u00ed<\/a>.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9c70a9b e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"9c70a9b\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f450d02 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"f450d02\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">El problema de las RNN<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0acf63b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"0acf63b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">El problema del <\/span><b>\u201cgradiente que desaparece\u201d<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> es un desaf\u00edo com\u00fanmente encontrado durante el entrenamiento de las <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/recurrent-neural-network-rnn-de-que-se-trata\">redes neuronales recurrentes (RNN)<\/a>. Ocurre cuando las RNN intentan modelar <\/span><b>dependencias a largo plazo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> en secuencias. A medida que los gradientes se propagan durante la retropropagaci\u00f3n, su norma tiende a disminuir de manera exponencial, lo que resulta en una actualizaci\u00f3n de pesos insignificante para las neuronas cercanas al comienzo de la secuencia. Como resultado, las RNN tienen dificultades para aprender y capturar dependencias a largo plazo.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Este problema condujo al desarrollo de las <\/span><b>redes LSTM<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, que utilizan mecanismos de regulaci\u00f3n para evitar el gradiente que desaparece y capturar efectivamente las dependencias a largo plazo en las secuencias.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-67af521 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"67af521\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-324c5c4 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"324c5c4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">La arquitectura de las LSTM<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d7e36a9 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d7e36a9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Las LSTM introducen una nueva unidad llamada <\/span><b>celda de memoria<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, que permite a la red almacenar y acceder a informaci\u00f3n durante un per\u00edodo extendido.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3b5e4ae elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"3b5e4ae\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"504\" height=\"419\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/05\/image1-1.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-171220\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/05\/image1-1.png 504w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/05\/image1-1-300x249.png 300w\" sizes=\"(max-width: 504px) 100vw, 504px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\">Diagrama de una c\u00e9lula de memoria LSTM<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c6b75a0 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c6b75a0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">La celda de memoria de un LSTM est\u00e1 compuesta por <\/span><b>varias compuertas: una compuerta de entrada, una compuerta de salida y una compuerta de olvido.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Estas compuertas regulan el flujo de informaci\u00f3n dentro de la celda de memoria, permitiendo as\u00ed <\/span><b>controlar la informaci\u00f3n a retener y la que se debe olvidar<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Esto le da a las LSTM la capacidad de recordar informaci\u00f3n importante sobre secuencias largas e ignorar elementos menos relevantes. <\/span><b>h_t<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> es el estado oculto usual de las RNN pero en las redes LSTM a\u00f1adimos un segundo estado llamado <\/span><b>c_t<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Aqu\u00ed, h_t representa la memoria corta de la neurona y c_t representa la memoria a largo plazo.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">La compuerta de entrada (1) determina qu\u00e9 informaci\u00f3n necesita ser actualizada en la celda de memoria. Considera la entrada actual <\/span><b>x_t<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> as\u00ed como el estado previo de la celda de memoria h_(t-1) y genera <\/span><b>un vector de activaci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> que representa la informaci\u00f3n a a\u00f1adir a la celda c_(t-1). Esta adici\u00f3n de informaci\u00f3n se traduce en una operaci\u00f3n matem\u00e1tica realizada entre este vector de activaci\u00f3n y el estado previo c_(t-1).<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">La compuerta de olvido (2) permite que el LSTM elimine informaci\u00f3n obsoleta de la celda de memoria. Utiliza tanto la entrada actual como el estado previo para generar un vector de activaci\u00f3n que determina qu\u00e9 informaci\u00f3n debe ser olvidada. Esto tambi\u00e9n se traduce en una operaci\u00f3n matem\u00e1tica realizada entre este segundo vector de activaci\u00f3n y el estado previo c_(t-1). Es a partir de las dos operaciones previas sobre c_(t-1) que obtenemos el estado actual c_t.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Finalmente, la compuerta de salida (3) determina la salida del LSTM en un momento dado. Utiliza la entrada actual x_t y el estado actual de la celda de memoria c_t para generar un vector de activaci\u00f3n que representa la salida del LSTM. As\u00ed es como obtenemos h_t.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">La combinaci\u00f3n de estas tres compuertas permite que la red LSTM maneje eficazmente dependencias a largo plazo. Durante la retropropagaci\u00f3n del gradiente, los LSTM pueden mantener un flujo constante de informaci\u00f3n a trav\u00e9s del tiempo, evitando as\u00ed el problema del \u201cgradiente que desaparece\u201d y permitiendo un aprendizaje m\u00e1s estable y preciso.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-19e6a6f elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"19e6a6f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/formacion-data-scientist\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Convi\u00e9rtete en un experto en LSTM<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3924a9e e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"3924a9e\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fdce0e3 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"fdce0e3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Concretamente, \u00bfpara qu\u00e9 sirve esto?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c6297b4 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c6297b4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Una de las aplicaciones m\u00e1s comunes de las redes LSTM es la <\/span><b>traducci\u00f3n autom\u00e1tica.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Gracias a su capacidad de tener en cuenta el contexto global de una secuencia, los LSTM pueden capturar dependencias a largo plazo entre palabras y generar traducciones m\u00e1s precisas. Adem\u00e1s, los LSTM tambi\u00e9n pueden ser utilizados para <\/span><b>generar texto<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> de manera creativa, aprendiendo de grandes corpus de datos y generando nuevas frases coherentes y relevantes. <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nlp-introduccion\">El procesamiento del lenguaje natural<\/a> es tan solo uno de los campos beneficiados por estas t\u00e9cnicas.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Adem\u00e1s, las redes LSTM tambi\u00e9n han demostrado ser eficaces en \u00e1reas como <\/span><b>el reconocimiento de voz<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Debido a su capacidad de modelar dependencias a largo plazo, las LSTM pueden capturar las estructuras temporales complejas presentes en las se\u00f1ales auditivas y producir transcripciones precisas. Esto tiene implicaciones significativas en campos como la transcripci\u00f3n m\u00e9dica, la asistencia de voz y hasta en el control de voz de dispositivos electr\u00f3nicos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Las LSTM tambi\u00e9n se utilizan en tareas de predicci\u00f3n y clasificaci\u00f3n de secuencias, tales como <\/span><b>la predicci\u00f3n de series temporales, el an\u00e1lisis de sentimientos en textos, la detecci\u00f3n de anomal\u00edas, y muchas m\u00e1s.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Su capacidad para modelar dependencias a largo plazo y aprender patrones complejos las hace extremadamente vers\u00e1tiles y adecuadas para una amplia gama de problemas\u00a0<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/data-science-definicion-problematica-y-casos-de-uso\">en su conjunto se beneficia de las capacidades de las LSTM.<\/a><\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9ee75d8 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"9ee75d8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"900\" height=\"500\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/05\/LSTM.jpg\" class=\"attachment-full size-full wp-image-171224\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/05\/LSTM.jpg 900w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/05\/LSTM-300x167.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/05\/LSTM-768x427.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 900px) 100vw, 900px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-439e17c elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"439e17c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/formacion-data-scientist\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Convi\u00e9rtase en cient\u00edfico de datos<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-10d89b5 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"10d89b5\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-06d6202 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"06d6202\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Pero no son perfectas<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-474df86 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"474df86\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Sin embargo, a pesar de su potencia y flexibilidad, las redes LSTM no est\u00e1n exentas de desaf\u00edos. Primero, son <\/span><b>m\u00e1s complejas de entrenar<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> que las redes neuronales tradicionales debido al mayor n\u00famero de par\u00e1metros. A menudo requieren <\/span><b>m\u00e1s datos de entrenamiento y mayor potencia de c\u00e1lculo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> para obtener resultados \u00f3ptimos. Adem\u00e1s, las LSTM pueden ser <\/span><b>sensibles al sobreentrenamiento<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> si los datos de entrenamiento no son suficientemente variados y representativos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">A pesar de todo, las redes LSTM siguen generando un inter\u00e9s considerable en la comunidad de aprendizaje profundo, y <\/span><b>se est\u00e1n realizando muchas investigaciones para mejorar su eficiencia y rendimiento.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Variantes como las redes <\/span><b>LSTM bidireccionales, las redes LSTM apiladas y las redes LSTM con atenci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> se est\u00e1n desarrollando para satisfacer necesidades espec\u00edficas y lograr mejores resultados en ciertas tareas.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-eed51b7 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"eed51b7\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-dd8f763 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"dd8f763\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">En conclusi\u00f3n, las redes LSTM han revolucionado el campo del aprendizaje profundo permitiendo procesar eficazmente dependencias a largo plazo en datos secuenciales. Su capacidad para memorizar y utilizar informaci\u00f3n durante largos per\u00edodos de tiempo abre nuevas perspectivas en muchos campos de aplicaci\u00f3n. Ya sea para la traducci\u00f3n autom\u00e1tica, el reconocimiento de voz, el an\u00e1lisis de secuencias u otras tareas, <strong>las redes LSTM ofrecen un enfoque potente y prometedor para modelar datos complejos y capturar patrones temporales<\/strong>. A medida que la investigaci\u00f3n contin\u00faa, es muy probable que las redes LSTM sigan evolucionando y jueguen un rol esencial en los futuros avances de la inteligencia artificial y el aprendizaje autom\u00e1tico.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Por otro lado, si deseas poner en pr\u00e1ctica los LSTM y profundizar en su comprensi\u00f3n, por ejemplo, de las redes LSTM con mecanismos de atenci\u00f3n, no dudes en unirte a <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/formacion-data-scientist\">nuestro curso de Data Scientist<\/a><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-28919ff elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"28919ff\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Descubra nuestros cursos de formaci\u00f3n en Ciencia de Datos<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Las redes LSTM son una variaci\u00f3n de las redes neuronales recurrentes (RNN). Fueron propuestas por J\u00fcrgen Schmidhuber y su equipo a principios de la d\u00e9cada de 1990. Mientras que las RNN cl\u00e1sicas tienen dificultades para procesar dependencias a largo plazo debido al problema del \u00abgradiente que desaparece\u00bb, los LSTM fueron dise\u00f1ados espec\u00edficamente para superar este [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":45,"featured_media":171219,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"content-type":"","inline_featured_image":false},"categories":[2427],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v21.7 (Yoast SEO v21.7) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Memoria a largo plazo a corto plazo (LSTM): \u00bfQu\u00e9 es?<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Descubre todo lo que hay que saber sobre el Long Short Term Memory o LSTM, un tipo de red neuronal dise\u00f1ado especialmente para abordar el problema del desvanecimiento del gradiente.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/memoria-a-largo-plazo-a-corto-plazo-lstm\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Memoria a largo plazo a corto plazo (LSTM): \u00bfQu\u00e9 es?\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Las redes LSTM son una variaci\u00f3n de las redes neuronales recurrentes (RNN). 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