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En este cuarto video de la serie "Redes Neuronales Recurrentes" veremos en detalle el funcionamiento de las Redes LSTM, la principal arquitectura de Redes Recurrentes y la más usada en la actualidad.

En primer lugar veremos las limitaciones de las redes recurrentes básicas, y luego analizaremos en detalle una red LSTM y entenderemos por qué estas redes son más robustas y permiten contar con una memoria de mucho más largo plazo y por tanto permiten procesar secuencias más extensas.

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** DEMÁS VIDEOS DE LA SERIE **
Introducción a las Redes Neuronales Recurrentes:    • Introducción a las Redes Neuronales R...  
Redes Neuronales Recurrentes: explicación detallada:    • Redes Neuronales Recurrentes: EXPLICA...  
Generación de Texto con Redes Recurrentes en Python:    • GENERACIÓN DE TEXTO con Redes Recurre...  
Tutorial Predicción de Acciones en la Bolsa con Python y Keras (Redes LSTM):    • Predicción de acciones en la bolsa co...  

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Soy Miguel Sotaquirá, el creador de Codificando Bits. Tengo formación como Ingeniero Electrónico, y un Doctorado en Bioingeniería, y desde el año 2017 me he convertido en un apasionado por el Machine Learning y el Data Science, y en la actualidad me dedico por completo a divulgar contenido y a brindar asesoría a personas y empresas sobre estos temas.

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