¿Cuáles son las tres redes neuronales?

En esta clasificación podemos dividir las redes neuronales en dos tipos principales:

  • Redes neuronales monocapa: generalmente son las más fáciles de hacer, la capa de entrada también podría considerarse una capa, pero no cálculos no se tiene en cuenta en la clasificación. La capa de entrada está conectada a la capa de neuronas de salida que realizan ciertos cálculos.
  • Redes neuronales multicapa: entre las conexiones de entrada y salida existen varias capas de neuronas que actúan como intermediarias, denominadas capas ocultas. Estas capas de neuronas pueden estar conectadas entre sí o no.

Redes neuronales recurrentes (RNN)

Las redes neuronales recurrentes funcionan con datos secuenciales o de series temporales. Son ampliamente utilizados para la traducción de idiomas, el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento de voz. Es la base de muchas aplicaciones populares como Google Translate o Siri.

La gran diferencia con otras redes neuronales es que tienen “memoria”. Las salidas de las neuronas se utilizan de nuevo la próxima vez que se ejecuta el modelo. Por lo general, las redes neuronales profundas tradicionales asumen que las entradas y salidas son independientes entre sí.

Tipos de redes neuronales

Una vez analizado su funcionamiento, es importante destacar que existen diferentes tipos de redes neuronales. Estos basan su estructura básica en un «perceptrón» y en el mecanismo llamado «Backpropagation» que permite a la neurona aprender automáticamente y descubrir la información que se oculta en los datos de entrada que se utilizan para su entrenamiento.

Aprendamos un poco más sobre los tipos de redes neuronales.

¿Qué es una red neuronal en Inteligencia Artificial?

A nivel esquemático, una neurona artificial se representa de la siguiente manera:

Entrenamiento de redes neuronales. Backpropagation

Para que una red neuronal realice las funciones deseadas, es necesario entrenarla. El entrenamiento de una red neuronal se realiza modificando los pesos de sus neuronas para que pueda extraer los resultados deseados. Para ello lo que se hace es insertar datos de entrenamiento en la red, en función del resultado obtenido se modifican los pesos de las neuronas en función del error obtenido y en función de cuánto aportó cada neurona a dicho resultado. Este método se conoce como Backpropagation o propagación retrógrada. Con este método es posible que la red aprenda, obteniendo un modelo capaz de obtener resultados muy exitosos incluso con datos muy diferentes a los utilizados durante su entrenamiento.

Aunque su uso se ha popularizado en la actualidad, las redes neuronales existen desde la década de 1950. Sin embargo, la baja potencia de los equipos de la época y la ausencia de algoritmos que permitieran a las redes aprender de forma eficiente hizo que dejaran de utilizarse . Fue más tarde, gracias a la creación del algoritmo Backpropagation, el uso de GPUs que permiten grandes optimizaciones para este tipo de cálculos y la mayor cantidad de datos disponibles para el entrenamiento, cuando las redes neuronales resurgieron y ganaron protagonismo en diversos campos. Estas mejoras hicieron posible el surgimiento del Deep Learning, que se basa en el uso de redes neuronales profundas, es decir, redes formadas por una gran cantidad de capas para tareas complejas.

2 comentarios en «¿Cuáles son las tres redes neuronales?»

  1. ¿Las RNN realmente superan a las redes neuronales convencionales? ¡Debatamos! 🤔

  2. ¡Creo que las redes neuronales recurrentes son el futuro! ¿Qué piensan ustedes? 🧠✨

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