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Definición: ¿Qué significa la red neuronal multicapa?
Una red neuronal multicapa contiene más de una capa de neuronas o nodos artificiales. Difieren ampliamente en el diseño. Es importante tener en cuenta que si bien las redes neuronales de una sola capa fueron útiles al principio de la evolución de la IA, la gran mayoría de las redes que se usan hoy en día tienen un modelo de múltiples capas.
Techopedia explica la red neuronal multicapa
Las redes neuronales de múltiples capas se pueden configurar de muchas maneras. Por lo general, tienen al menos una capa de entrada, que envía entradas ponderadas a una serie de capas ocultas, y una capa de salida al final. Estas configuraciones más sofisticadas también están asociadas con construcciones no lineales que utilizan sigmoides y otras funciones para dirigir el disparo o la activación de neuronas artificiales. Si bien algunos de estos sistemas pueden construirse físicamente, con materiales físicos, la mayoría se crean con funciones de software que modelan la actividad neuronal.
Las redes neuronales convolucionales (CNN), tan útiles para el procesamiento de imágenes y la visión por computadora, así como las redes neuronales recurrentes, las redes profundas y los sistemas de creencias profundas son ejemplos de redes neuronales de varias capas. Las CNN, por ejemplo, pueden tener docenas de capas que funcionan secuencialmente en una imagen. Todo esto es fundamental para comprender cómo funcionan las redes neuronales modernas.
