# Ep. 04: Regularización en Redes Neuronales Recurrentes

Episodio de [Variabilis](https://escuchario.semeescucha.es/podcast/variabilis), de Cápsulas de Inteligencia Artificial y Machine Learning.

- Publicado: 1 de febrero de 2026
- Duración: 18 min
- Temporada 1, episodio 4
- Audio: https://anchor.fm/s/10e3c84e4/podcast/play/114875849/https%3A%2F%2Fd3ctxlq1ktw2nl.cloudfront.net%2Fstaging%2F2026-1-1%2Fdf2f7b18-c7ce-e200-456a-3049430b630b.mp3
- Página: https://escuchario.semeescucha.es/podcast/variabilis/episodio/1893667-ep-04-regularizacion-en-redes-neuronales-recurrentes

## Sobre este episodio

Hoy traemos un paper que resolvió uno de los problemas más frustrantes al trabajar con RNNs y LSTMs: ¿cómo evitar el overfitting? La técnica de regularización más exitosa para redes feedforward (dropout) simplemente NO funcionaba en RNNs. Este paper de 2014 por Wojciech Zaremba, Ilya Sutskever y Oriol Vinyals mostró por qué, y cómo arreglarlo.

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