Una capa convolucional en una red neuronal, diseñada específicamente para redes neuronales convolucionales (CNN), aplica operaciones de convolución a los datos de entrada. Estas capas constan de filtros (también conocidos como núcleos) que se deslizan sobre los datos de entrada, calculando productos escalares entre los pesos del filtro y las regiones locales de la entrada. El resultado de estas operaciones forma mapas de características que resaltan jerarquías y patrones espaciales dentro de los datos de entrada. Las capas convolucionales son fundamentales en las arquitecturas de CNN y contribuyen a su capacidad para extraer y aprender representaciones jerárquicas de características como bordes, texturas y formas a partir de imágenes y otros datos espaciales.
Una red neuronal convolucional (CNN) es un tipo de modelo de aprendizaje profundo diseñado específicamente para procesar datos estructurados en forma de cuadrícula, como imágenes o datos de series temporales. En términos simples, una CNN consta de múltiples capas, incluidas capas convolucionales, capas de agrupación y capas completamente conectadas. La arquitectura de la red está inspirada en la organización de la corteza visual animal, aprovechando pesos compartidos y conectividad local para extraer de manera eficiente características jerárquicas de los datos de entrada. Las CNN destacan en tareas como clasificación de imágenes, detección de objetos y segmentación de imágenes debido a su capacidad para aprender e identificar automáticamente patrones en datos visuales.
El término «convolucional» en capas convolucionales surge de la operación matemática de convolución aplicada a los datos de entrada. En el procesamiento de imágenes, la convolución implica deslizar una pequeña matriz (el filtro o núcleo) sobre la imagen de entrada y calcular el producto escalar entre el filtro y los parches locales de la imagen. Este proceso permite la extracción de características como bordes, texturas y patrones de los datos de entrada, formando la base para que capas posteriores aprendan representaciones más abstractas. El uso de capas convolucionales en CNN permite a la red procesar y extraer de manera eficiente características significativas de datos de alta dimensión, como imágenes.
La idea detrás de las redes neuronales convolucionales (CNN) es imitar la organización jerárquica del sistema visual humano para extraer representaciones de datos cada vez más abstractas. Las CNN aprovechan las capas convolucionales para aplicar filtros a los datos de entrada, capturando patrones locales y relaciones espaciales. Luego, las capas de agrupación agregan características, lo que reduce las dimensiones espaciales y al mismo tiempo preserva la información importante. Finalmente, las capas completamente conectadas integran características extraídas para tareas de clasificación o regresión. Esta extracción de características jerárquicas permite a las CNN aprender patrones complejos directamente a partir de datos sin procesar, lo que las convierte en herramientas poderosas para tareas que requieren comprensión de estructuras y patrones espaciales, como el reconocimiento y análisis de imágenes.
