Una red neuronal convolucional (CNN) es un tipo de algoritmo de aprendizaje profundo diseñado para procesar datos de cuadrícula estructurados, como imágenes. Consta de múltiples capas, incluidas capas convolucionales, capas de agrupación y capas completamente conectadas, que trabajan juntas para aprender de forma automática y adaptativa jerarquías espaciales de características a partir de datos de entrada.
Las CNN se utilizan principalmente para el reconocimiento, clasificación y procesamiento de imágenes y videos. Son eficaces en estas tareas porque pueden detectar automáticamente funciones importantes sin necesidad de extracción manual de funciones. Esto hace que las CNN sean valiosas para aplicaciones como la detección de objetos, el reconocimiento facial y el análisis de imágenes médicas.
Sí, CNN significa Red Neural Convolucional. Lleva el nombre de la operación de convolución que es un componente central de su arquitectura, que ayuda a extraer características de los datos de entrada a través de una serie de transformaciones.
En una CNN, una convolución es una operación en la que se aplica un filtro (o núcleo) a una matriz de datos de entrada (como una imagen) para producir un mapa de características. Este proceso implica deslizar el filtro a través de la entrada y calcular el producto escalar entre el filtro y partes de los datos de entrada. Las convoluciones ayudan a capturar patrones locales y jerarquías espaciales en los datos.
Una CNN funciona paso a paso de la siguiente manera: primero, la imagen de entrada pasa a través de una serie de capas convolucionales donde los filtros extraen características. A continuación, la agrupación de capas reduce las dimensiones espaciales de los mapas de características, conservando características importantes y al mismo tiempo reduciendo la complejidad computacional. Este proceso de convolución y agrupación puede repetirse varias veces. Finalmente, los mapas de características de salida se aplanan y pasan a través de capas completamente conectadas para producir la clasificación o predicción final.