Introducción a Redes Neuronales
Las redes neuronales son modelos computacionales inspirados en el funcionamiento del cerebro humano, diseñados para realizar tareas de aprendizaje automático y reconocimiento de patrones. Están compuestas por unidades básicas llamadas neuronas, que están organizadas en capas interconectadas.
Cada neurona en una red neuronal está conectada a otras neuronas a través de conexiones ponderadas. Estas conexiones llevan información de entrada desde la capa inicial (capa de entrada) a través de una o más capas ocultas hasta la capa de salida, donde se produce el resultado de la red.
La información fluye a través de la red neuronal en forma de señales eléctricas (en el caso del cerebro) o de cálculos matemáticos (en el caso de las redes neuronales computacionales). En cada neurona, se realiza una combinación lineal de las entradas ponderadas por unos pesos, seguida de la aplicación de una función de activación no lineal. Esto permite a la red aprender y representar patrones complejos en los datos de entrada
Redes Neuronales ANN
Las Redes Neuronales Tradicionales, también conocidas como Artificial Neural Networks (ANN), la información fluye desde las neuronas de entrada a través de una o más capas ocultas hasta las neuronas de salida. Cada neurona en una capa oculta realiza una combinación lineal de las entradas ponderadas por unos pesos, seguida de la aplicación de una función de activación no lineal. Esto permite a la red aprender y representar patrones complejos en los datos de entrada.
Redes Neuronales Convolucionales (CNN)
Las Redes Neuronales Convolucionales (CNN) o en inglés “Convolutional Neural Networks”, son un tipo especializado de arquitectura de redes neuronales diseñadas específicamente para el procesamiento de datos bidimensionales, siendo efectivas en tareas relacionadas con el análisis de imágenes y el reconocimiento visual.
La característica distintiva de las CNN es la inclusión de capas convolucionales, que aplican operaciones de convolución a las entradas para extraer características espaciales locales. Estas capas convolucionales consisten en filtros (kernels) que se deslizan sobre la entrada para realizar operaciones de convolución, lo que permite detectar características como bordes, texturas y patrones visuales en diferentes partes de la imagen.
Además de las capas convolucionales, las CNN suelen incluir capas de agrupación (pooling), que reducen la dimensionalidad de las características extraídas, ayudando a mejorar la invarianza a la traslación y a reducir la cantidad de parámetros en la red. También pueden incluir capas totalmente conectadas al final de la red para realizar la clasificación final basada en las características extraídas.
Comparativa Redes neuronales tradicionales y redes CNN.
| Características | Redes Neuronales Tradicionales (ANN) | Redes Neuronales Convolucionales (CNN) |
| Arquitectura | Totalmente conectada, cada neurona se conecta a todas las neuronas de la capa siguiente. | Combinación de capas convolucionales, capas de agrupación y capas totalmente conectadas al final. |
| Entrada | Las entradas son planas y unidimensionales (vectores). | Aceptan entradas multidimensionales, como imágenes (matrices). |
| Conexiones | Cada neurona está conectada a todas las neuronas de la capa siguiente, lo que resulta en una gran cantidad de conexiones. | Las conexiones son locales, aplicando filtros convolucionales en regiones específicas de la entrada, lo que reduce la cantidad de parámetros. |
| Parámetros | Gran cantidad de parámetros, lo que puede llevar a un sobreajuste en conjuntos de datos pequeños. | Comparten pesos a través de los filtros, reduciendo el número de parámetros y la probabilidad de sobreajuste. |
| Aprendizaje | Requieren más datos para aprender patrones complejos debido a la gran cantidad de parámetros. | Altamente efectivas en el aprendizaje de características locales con menos datos, lo que las hace ideales para el aprendizaje profundo en tareas de visión por computadora. |
| Invarianza a la ubicación | No son inherentemente invariantes a la traslación y la rotación. | Son invariantes a la traslación espacial local debido a la operación de convolución. |
| Uso | Aplicaciones generales de aprendizaje supervisado y no supervisado. | Especialmente efectivas en tareas de visión por computadora, como reconocimiento de imágenes, detección de objetos y segmentación semántica. |
| Procesamiento de imágenes | Menos eficientes para el procesamiento de imágenes debido a la conectividad total, pueden perder información espacial importante. | Altamente eficientes en el procesamiento de imágenes, capturando características locales y patrones espaciales con precisión. |
Ventas y desventajas de las redes neuronales
| Redes Neuronales Tradicionales (ANN) | Redes Neuronales Convolucionales (CNN) | |
| Ventajas | Flexibilidad en la estructura y la entrada de datos. Eficaces para una amplia gama de problemas de aprendizaje automático. Mayor comprensión teórica y madurez en el campo. | Altamente eficientes en el procesamiento de imágenes y reconocimiento visual. Menor cantidad de parámetros gracias a la compartición de pesos. Invariantes a la traslación espacial local, lo que los hace ideales para tareas de visión por Computadora |
| Desventajas | Propensas al sobreajuste, especialmente en conjuntos de datos pequeños. Requieren una gran cantidad de datos para aprender patrones complejos. No son eficientes en el procesamiento de imágenes debido a la conectividad total | Especializados en tareas específicas como el procesamiento de imágenes. Requieren más datos para el aprendizaje de características generales. Pueden requerir más recursos computacionales para entrenamiento y evaluación |
Conclusiones.
Las redes neuronales tradicionales son más flexibles y aplicables a una variedad de problemas de aprendizaje automático, pero pueden ser menos eficientes en el procesamiento de imágenes y propensas al sobreajuste. Por otro lado, las redes neuronales convolucionales están altamente optimizadas para el procesamiento de imágenes y son invariantes a la traslación local, pero pueden requerir más datos y recursos computacionales para el entrenamiento.