Los tres tipos de redes neuronales son redes neuronales de avance (FNN), redes neuronales recurrentes (RNN) y redes neuronales convolucionales (CNN). Las redes neuronales feedforward son el tipo más simple, donde las conexiones entre nodos no forman ciclos. Las redes neuronales recurrentes están diseñadas para manejar datos secuenciales manteniendo estados ocultos que capturan información de entradas anteriores. Las redes neuronales convolucionales están especializadas en procesar datos de cuadrícula estructurados, como imágenes, y son conocidas por su capacidad para detectar características automáticamente.
Los tres tipos diferentes de redes neuronales incluyen redes neuronales de avance, redes neuronales recurrentes y redes neuronales convolucionales. Cada tipo tiene arquitecturas distintas y se utiliza para diferentes aplicaciones. Las redes neuronales feedforward se utilizan normalmente para tareas generales de clasificación y regresión. Las redes neuronales recurrentes se utilizan para tareas que involucran secuencias, como el pronóstico de series temporales y el procesamiento del lenguaje natural. Las redes neuronales convolucionales se utilizan para el reconocimiento de imágenes y vídeos.
Una red neuronal de 3 capas consta de una capa de entrada, una capa oculta y una capa de salida. La capa de entrada recibe los datos de entrada, la capa oculta procesa la entrada a través de conexiones ponderadas y la capa de salida produce la predicción o clasificación final. Cada capa está formada por neuronas y las conexiones entre ellas se caracterizan por pesos que se ajustan durante el proceso de entrenamiento para minimizar el error.
Los tres componentes de una red neuronal son la capa de entrada, las capas ocultas y la capa de salida. La capa de entrada recibe datos sin procesar y los pasa a las capas ocultas. Las capas ocultas realizan cálculos y extracción de características a través de conexiones ponderadas y funciones de activación. La capa de salida toma los datos procesados de las capas ocultas y genera el resultado final.
El tipo de red neuronal más utilizado es la red neuronal convolucional (CNN). Las CNN se aplican ampliamente en el campo de la visión por computadora para tareas como clasificación de imágenes, detección de objetos y reconocimiento facial debido a su eficacia para aprender automáticamente jerarquías espaciales de características a partir de imágenes de entrada.