Definición
Es una Red neuronal donde la Neurona no solo tiene como hiper-parámetro la función y como parámetros a
El problema de estas es que el calculo a partir del descenso del gradiente, suele llevar a valores inestables de forma numérica.
Múltiples RNR
El output de estas redes, termina siendo un vector de características. Por ejemplo, si se esta analizando temporalmente el precio del dólar, podemos querer predecir su valor, o con este método, su precio, que tanto va a crecer, etc.
También se puede usar para crear varios features que después con una Red neuronal tomarlas, es decir, crear un Ensamble, y obtener un valor.
Stacked RNR
En vez de quedarnos con el último valor, podemos tomarlo como otra Serie de tiempo y aplicar una red neuronal recurrente, creando pilas de estas redes.