Redes Neuronales
Las redes neuronales artificiales (RNA) son un conjunto de algoritmos diseñados para reconocer patrones y relaciones complejas dentro de un conjunto de datos, inspiradas en el funcionamiento del cerebro humano. Funcionan mediante la interconexión de nodos o “neuronas” distribuidas en capas, que procesan información mediante operaciones matemáticas. Las redes neuronales se utilizan en campos como el reconocimiento de imágenes, procesamiento de lenguaje natural y sistemas de recomendación. Los componentes clave incluyen las capas de entrada, capas ocultas y capas de salida, junto con la activación de las neuronas y el ajuste de los pesos para minimizar el error en las predicciones.
Componentes Clave
- Neuronas: Unidades básicas de las redes, cada una recibe entradas, aplica una función de activación y produce una salida.
- Pesos y Sesgos: Los pesos determinan la importancia de una entrada específica, mientras que los sesgos ajustan el umbral de activación.
- Funciones de Activación: Deciden si una neurona debe activarse. Ejemplos comunes son la función Sigmoide, ReLU y Tanh.
- Propagación hacia adelante (Feedforward): Proceso mediante el cual las entradas pasan a través de las capas para generar una salida.
- Retropropagación (Backpropagation): Algoritmo que ajusta los pesos a través del error observado, minimizando la diferencia entre la predicción y el valor real.