Introducción
El cerebro humano es un sistema complejo formado por cientos de millones de neuronas que abre nuevos misterios con cada descubrimiento al respecto. Y los intentos de imitar la estructura y función del cerebro humano llevaron a un nuevo campo de estudio llamado Deep Learning. Las redes neuronales artificiales además reconocidas como redes neuronales, inspiradas en las redes neuronales del cerebro humano, son un componente de la inteligencia artificial. Con cientos de aplicaciones en la vida diaria, el campo ha experimentado un crecimiento exponencial en los últimos años. Desde el corrector ortográfico, la traducción automática hasta el acreditación facial, encuentra su aplicación en todas partes del mundo real.
Estructura de la red neuronal artificial frente a la red neuronal biológica
Con la intención de imitar las redes neuronales del cerebro humano, la estructura de las redes neuronales artificiales es equivalente a la de las redes neuronales biológicas. El cerebro humano es una red de cientos de millones de neuronas densamente conectadas, que es muy compleja, no lineal y tiene billones de sinapsis. Una red neuronalLas redes neuronales son modelos computacionales inspirados en el funcionamiento del cerebro humano. Utilizan estructuras conocidas como neuronas artificiales para procesar y aprender de los datos. Estas redes son fundamentales en el campo de la inteligencia artificial, permitiendo avances significativos en tareas como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y la predicción de series temporales, entre otros. Su capacidad para aprender patrones complejos las hace herramientas poderosas... consta principalmente de dendritas, axones, cuerpo celular, sinapsis, soma y núcleo. Las dendritas son responsables de recibir información de otras neuronas y el axón es responsable de la transmisión de una a otra.
La maquinaria molecular y biológica de las redes neuronales se basa en la señalización electroquímica. Las neuronas disparan impulsos eléctricos solo cuando se cumplen ciertas condiciones. Parte de la estructura neuronal del cerebro está presente al nacer, mientras que otras partes se desarrollan a través del aprendizaje, especialmente en las primeras etapas de la vida para adaptarse al entorno (nuevos insumos).
Las redes neuronales artificiales están formadas por capas y capas de unidades de entrada y unidades de salida conectadas llamadas neuronas. Una red neuronal de una sola capa se llama perceptrón. Además pueden estar presentes múltiples capas ocultas en una red neuronal artificial. Las unidades de entrada (receptor), los pesos de conexión, la función de suma, las unidades de cálculo y salida (efectores) son lo que constituye una neurona artificial.
Aún cuando las neuronas son más lentas que las puertas lógicas de silicio, su interconexión masiva compensa la lentitud. El valor de peso de una conexión es la fuerza de la conexión especificada entre neuronas. Los pesos se inicializan y ajustan aleatoriamente a través de un algoritmo de optimizaciónUn algoritmo de optimización es un conjunto de reglas y procedimientos diseñados para encontrar la mejor solución a un problema específico, maximizando o minimizando una función objetivo. Estos algoritmos son fundamentales en diversas áreas, como la ingeniería, la economía y la inteligencia artificial, donde se busca mejorar la eficiencia y reducir costos. Existen múltiples enfoques, incluyendo algoritmos genéticos, programación lineal y métodos de optimización combinatoria.... para adjudicar agregaciones de estímulos de entrada a una función de salida deseada.
La arquitectura de una red neuronal es de muchos tipos que incluyen: perceptrón, red neuronal de alimentación hacia adelante, perceptrón multicapa, red neuronal convolucionalLas redes neuronales convolucionales (CNN) son un tipo de arquitectura de red neuronal diseñadas especialmente para el procesamiento de datos con una estructura de cuadrícula, como imágenes. Utilizan capas de convolución para extraer características jerárquicas, lo que las hace especialmente efectivas en tareas de reconocimiento de patrones y clasificación. Gracias a su capacidad para aprender de grandes volúmenes de datos, las CNN han revolucionado campos como la visión por computadora..., red neuronal de función de base radial, red neuronal recurrenteLas redes neuronales recurrentes (RNN) son un tipo de arquitectura de redes neuronales diseñadas para procesar secuencias de datos. A diferencia de las redes neuronales tradicionales, las RNN utilizan conexiones internas que permiten recordar información de entradas anteriores. Esto las hace especialmente útiles en tareas como el procesamiento de lenguaje natural, la traducción automática y el análisis de series temporales, donde el contexto y la secuencia son fundamentales para la..., LSTM – memoria a corto plazo, modelos de secuencia a secuencia, Red neuronal modular. Los algoritmos de aprendizaje pueden ser métodos supervisados, no supervisados o de refuerzo.
¿Cómo funciona la red neuronal biológica?
Como ya se dijo, las dendritas son fibras nerviosas que llevan la señal eléctrica a la célula. A partir de ahí, el cuerpo de la celda se encarga de calcular una función no lineal de las entradas. La celda se dispara solo si se recibe una entrada suficiente. El axón, que es una sola fibra nerviosa, lleva la salida de la función a otras neuronas.
Una dendrita de otra neurona recibe la entrada y el procedimiento continúa. El punto de contacto entre un axón de una neurona y la dendrita de otra neurona se llama sinapsis. Regula la conexión química cuyo peso incide en la entrada a la celda. Cada neurona tiene varias dendritas que reciben información de muchas neuronas vecinas.
Y cada neurona tiene un axón que pasa la salida como entrada a la próxima neurona con su dendrita. Debido a la gran cantidad de sinapsis, pueden tolerar la ambigüedad en los datos.
El mecanismo de trabajo de la red neuronal artificial
Las redes neuronales artificiales funcionan de manera equivalente a la de su inspiración biológica. Pueden considerarse como gráficos dirigidos ponderados donde las neuronas podrían compararse con los nodos y la conexión entre dos neuronas como bordes ponderados. El elemento de procesamiento de una neurona recibe muchas señales (tanto de otras neuronas como de señales de entrada del mundo externo).
Las señales a veces se modifican en la sinapsis receptora y las entradas ponderadas se suman en el elemento de procesamiento. Si cruza el umbral, pasa como entrada a otras neuronas (o como salida al mundo externo) y el procedimiento se repite.
Por lo general, los pesos representan la fuerza de interconexión entre las neuronas. La función de activaciónLa función de activación es un componente clave en las redes neuronales, ya que determina la salida de una neurona en función de su entrada. Su propósito principal es introducir no linealidades en el modelo, permitiendo que aprenda patrones complejos en los datos. Existen diversas funciones de activación, como la sigmoide, ReLU y tanh, cada una con características particulares que afectan el rendimiento del modelo en diferentes aplicaciones.... es una función de transferencia que se utiliza para obtener la salida deseada para el problema diseñado. Digamos que la salida deseada es cero o uno en el caso de un clasificador binario. La función sigmoidea podría utilizarse como función de activación.
Hay muchas funciones de activación, por nombrar algunas: regresión lineal, regresión logística, función de identidad, bipolar, sigmoide binaria, sigmoide bipolar, tangente hiperbólica, hiperbólica sigmoidea y ReLULa función de activación ReLU (Rectified Linear Unit) es ampliamente utilizada en redes neuronales debido a su simplicidad y eficacia. Definida como ( f(x) = max(0, x) ), ReLU permite que las neuronas se activen solo cuando la entrada es positiva, lo que contribuye a mitigar el problema del desvanecimiento del gradiente. Su uso ha demostrado mejorar el rendimiento en diversas tareas de aprendizaje profundo, haciendo de ReLU una opción.... Las redes neuronales artificiales están diseñadas específicamente para una función particular como clasificación binaria, clasificación de clases múltiples, acreditación de patrones, etc., por medio de procesos de aprendizaje. Los pesos de las conexiones sinápticas de ambas redes neuronales se ajustan con el procedimiento de aprendizaje.
Cuando la red neuronal biológica contiene 86 mil millones de neuronas y billones de sinapsis, la red neuronal artificial no contiene más de 1000 neuronas. Hay muchos otros factores, incluidas las capas de neuronas, los datos a considerar al comparar sus capacidades. Las redes neuronales artificiales requieren mucha potencia computacional y liberan una gran cantidad de calor en comparación con las redes neuronales biológicas.
El misterio revelado por la red neuronal biológica sigue mejorando la red neuronal artificial. Cuanto más se revela el misterio, más redes teje el cerebro. Inclusive si está inspirado en la red neuronal biológica, sus funciones son más matemáticas que biológicas.
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