Funcionamiento Básico de Redes Neuronales

Un viaje al interior de las Redes Neuronales: Entendiendo su funcionamiento básico



Las redes neuronales son modelos matemáticos inspirados en el cerebro humano, utilizados en el campo de la inteligencia artificial. Se componen de tres partes principales: las capas de entrada, las capas ocultas y la capa de salida.

Capa de entrada:

Es la primera capa de la red y recibe los datos de entrada, como imágenes, texto o sonido. Cada dato se representa mediante nodos llamados neuronas artificiales.

Capas ocultas:

Estas capas están intermedias entre la capa de entrada y la capa de salida. Cada neurona en las capas ocultas procesa la información recibida y la envía a las siguientes capas mediante conexiones ponderadas.

Capa de salida:

Es la última capa de la red y produce la respuesta final o predicción. Puede ser una única neurona o varias, dependiendo del tipo de problema.

El funcionamiento básico de una red neuronal implica el procesamiento de los datos de entrada a través de múltiples etapas de cálculo. Cada neurona realiza una operación que incluye la suma ponderada de las entradas y la aplicación de una función de activación, que determina si la neurona se activa o no. La función de activación puede ser, por ejemplo, la función sigmoide o la función ReLU.

Durante el entrenamiento de la red, se ajustan los pesos y las conexiones entre las neuronas para minimizar la diferencia entre las salidas reales y las deseadas. Esto se logra mediante el uso de algoritmos de optimización, como el descenso del gradiente, que buscan encontrar los valores óptimos de los pesos para obtener predicciones precisas en nuevos datos.

En resumen, una red neuronal consta de capas de entrada, capas ocultas y una capa de salida. Procesa los datos de entrada a través de múltiples etapas de cálculo, utilizando conexiones ponderadas y funciones de activación. Durante el entrenamiento, los pesos se ajustan para mejorar la precisión de las predicciones. Las redes neuronales son una poderosa herramienta en el campo de la inteligencia artificial, con aplicaciones en áreas como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y la conducción autónoma.

<solutionops-team> Autor: Fabián Pérez </solutionops-team>

Referencias

Aprendizaje automático iconos creados por Flat Icons – Flaticon

Red neuronal iconos creados por Vectors Tank – Flaticon

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