Redes Neuronales Artificiales

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Estructura de una red neuronal

Una red neuronal artificial está compuesta por capas de neuronas interconectadas. La capa de entrada recibe los datos de entrada, las capas ocultas procesan la información y la capa de salida produce los resultados finales. Cada neurona en una red neuronal está conectada a otras neuronas a través de conexiones ponderadas.

Funcionamiento de una red neuronal

El funcionamiento de una red neuronal se basa en la propagación de la información a través de las capas. En el proceso de propagación hacia adelante (forward propagation), los datos de entrada se propagan desde la capa de entrada hacia la capa de salida. En cada neurona, se realiza un cálculo ponderado de las entradas utilizando los pesos de conexión y se aplica una función de activación para determinar la salida de la neurona.

Entrenamiento de una red neuronal

El entrenamiento de una red neuronal implica ajustar los pesos de conexión para que la red pueda aprender de los datos. Esto se logra utilizando algoritmos de aprendizaje como el descenso de gradiente. Durante el entrenamiento, se comparan las salidas de la red con los valores deseados y se calcula un error. Luego, el error se propaga hacia atrás (backpropagation) a través de la red para ajustar los pesos y reducir el error en futuras iteraciones.

Funciones de activación

Las funciones de activación son utilizadas por las neuronas para introducir no linealidad en la red neuronal. Algunas funciones de activación comunes incluyen la función sigmoide, la función ReLU (Rectified Linear Unit) y la función tanh (tangente hiperbólica). Estas funciones son aplicadas a la salida de una neurona para determinar si se activa o no. Las funciones de activación son fundamentales para el proceso de aprendizaje de una red neuronal, ya que permiten que la red pueda aprender relaciones no lineales en los datos.