Скачать или смотреть Construyendo una RNN desde cero en Python y NumPy

Implemento una Red Neuronal Recurrente (RNN) completamente desde cero usando únicamente Python y NumPy, sin frameworks como TensorFlow o PyTorch.

Las RNN son fundamentales para entender cómo funciona la memoria en redes neuronales y son la base de arquitecturas más avanzadas como LSTM, GRU y Transformers.

🧠 EN ESTE VIDEO APRENDERÁS:
Cómo funcionan las RNN a nivel matemático
Implementación del forward pass con hidden state
Backpropagation Through Time (BPTT) desde cero
Manejo de gradientes y actualización de pesos
Por qué las RNN tienen "memoria" de secuencias anteriores

💻 IMPLEMENTACIÓN:
Todo el código está escrito desde primeros principios - sin librerías de deep learning, solo NumPy. Perfecto para entender realmente qué ocurre bajo el capó de frameworks como PyTorch o TensorFlow.

📂 CÓDIGO COMPLETO EN GITHUB:
https://github.com/davidba10/RNN

Incluye:
✓ Implementación completa de la clase RNN
✓ Scripts de entrenamiento
✓ Ejemplos con secuencias de texto
✓ Jupyter notebook con explicaciones paso a paso

📚 RECURSOS RECOMENDADOS:
Post de Andrej Karpathy sobre RNN: https://karpathy.github.io/2015/05/21...
Paper original: "Finding Structure in Time" (Elman, 1990)

🎯 SERIE "DESDE CERO":
Este video forma parte de mi serie donde implemento arquitecturas de redes neuronales desde cero en Python:
CNN desde cero
RNN desde cero (este video)
LSTM desde cero (próximamente)
Transformers desde cero (próximamente)

⚙️ REQUISITOS:
Python
NumPy
Conocimientos básicos de redes neuronales
Entender derivadas y regla de la cadena

⏱️ CONCEPTOS CLAVE:
Hidden state y memoria en secuencias
Backpropagation Through Time (BPTT)
Vanishing gradient problem
Por qué surgieron las LSTM

🚀 SOBRE MÍ:
Soy David Beltrán, estoy documentando mi camino a las 10,000 horas en IA, construyendo proyectos reales y compartiendo todo el proceso.

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Nos vemos en el próximo video 🔥

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