Las redes neuronales artificiales (ANNs), incluidas arquitecturas potentes como las redes neuronales convolucionales (CNNs) que sobresalen en tareas como el reconocimiento de imágenes, operan fundamentalmente sobre entradas fijas e independientes. Aunque fueron revolucionarias en su momento, aplicar estas redes directamente a problemas secuenciales revela limitaciones significativas. Intentar forzar datos secuenciales en el esquema de una ANN estándar es como intentar leer un libro mirando todas las palabras mezcladas en una sola página: se pierde la narrativa, el flujo y las dependencias cruciales entre los elementos.

Veamos las razones específicas por las que las ANNs estándar tienen dificultades con los datos secuenciales:

• Tamaños fijos: lo que las hace inadecuadas para secuencias de longitud variable sin soluciones complejas como el relleno o el truncamiento;

• Sin compartición de parámetros a lo largo del tiempo: obligando a la red a aprender la misma característica de forma independiente en cada posible paso temporal;

• Ineficientes para secuencias largas: procesar secuencias largas con ANNs puede ser computacionalmente costoso y requerir mucha memoria, ya que el número de parámetros crece linealmente con la longitud de la secuencia.

Estas restricciones arquitectónicas fundamentales implican que las ANNs estándar carecen de la capacidad de capturar eficazmente dependencias temporales o mantener memoria de información pasada dentro de una secuencia. Tratan cada instancia de entrada en gran medida de forma aislada, lo cual es una desventaja crítica cuando la salida depende no solo de la entrada actual, sino de toda la historia de entradas. Superar estas limitaciones requiere un diseño de red neuronal que esté inherentemente construido para manejar secuencias, recordando puntos de datos previos y aplicando el aprendizaje a lo largo de los pasos temporales. Precisamente esta es la brecha que las redes neuronales recurrentes (RNNs) fueron diseñadas para cubrir.