Una red neuronal se refiere a un modelo computacional inspirado en la estructura y funcionamiento de las redes neuronales biológicas que se encuentran en el cerebro humano. Está formado por nodos interconectados llamados neuronas, organizados en capas. Cada neurona procesa datos de entrada, aplica pesos y sesgos y pasa el resultado a través de una función de activación para producir una salida. Las redes neuronales están diseñadas para aprender de los datos mediante ajustes iterativos de ponderaciones, lo que les permite reconocer patrones, hacer predicciones o realizar tareas como clasificación y regresión basadas en patrones aprendidos.
Un ejemplo de red neuronal es una red neuronal de avance que se utiliza para la clasificación de imágenes. En este escenario, la red neuronal comprende una capa de entrada que recibe valores de píxeles de una imagen, capas ocultas que realizan cálculos y extracción de características a través de conexiones ponderadas, y una capa de salida que predice la etiqueta de clase de la imagen (por ejemplo, gato o perro). A través del entrenamiento con imágenes etiquetadas, la red aprende a identificar características como bordes, texturas y formas, lo que permite una clasificación precisa de imágenes nuevas e invisibles basadas en patrones aprendidos.
Una red neuronal convolucional (CNN) es un tipo especializado de red neuronal diseñada para procesar datos estructurados en forma de cuadrícula, como imágenes. Las CNN incorporan capas convolucionales que aplican filtros a los datos de entrada, extrayendo jerarquías espaciales y características como bordes y texturas. A estas capas les siguen capas de agrupación que reducen la muestra de los mapas de características para reducir las dimensiones espaciales y al mismo tiempo preservar la información esencial. Las CNN se utilizan ampliamente en tareas como el reconocimiento de imágenes, la detección de objetos y la segmentación de imágenes debido a su capacidad para aprender e identificar automáticamente patrones en datos visuales con alta precisión y eficiencia.
En el aprendizaje profundo, una neurona se refiere a una unidad fundamental dentro de una red neuronal que realiza cálculos sobre los datos de entrada. Cada neurona recibe señales de entrada, aplica pesos y sesgos a estas entradas, calcula una suma ponderada y luego pasa el resultado a través de una función de activación para producir una salida. Las neuronas están organizadas en capas dentro de redes neuronales, donde cada capa procesa y transforma representaciones de datos para capturar características cada vez más abstractas. Las neuronas en los modelos de aprendizaje profundo, incluidas las CNN, desempeñan un papel crucial en el aprendizaje y la representación de relaciones y patrones complejos en los datos, lo que permite a la red hacer predicciones o decisiones basadas en el conocimiento aprendido.