Redes neuronales convolucionales (CNN)

Se utilizan para procesar datos de tipo imagen y utilizan filtros convolucionales para extraer características. Crear imagenes, videos, etc.

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Redes Neuronales Convolucionales (CNN) ​

¿Qué es una CNN? ​

Una CNN es un tipo de red neuronal artificial diseñada para reconocer patrones en datos complejos, como imágenes. A diferencia de las redes neuronales tradicionales que tratan las imágenes como un conjunto unidimensional de píxeles, las CNN consideran la estructura espacial de una imagen, lo que las hace particularmente eficientes para tareas como el reconocimiento de objetos.

Componentes principales de una CNN: ​

• Capa de Convolución (Convolutional Layer): En esta capa, se aplica un filtro o kernel a la imagen para detectar características específicas, como bordes, texturas o colores. El filtro se desliza (o convoluciona) alrededor de la entrada (como una imagen) para producir un mapa de características o activación. Esto reduce el tamaño de la imagen pero conserva sus características esenciales.

• Función de Activación: Después de cada operación de convolución, generalmente se aplica una función de activación, como la función ReLU (Rectified Linear Unit). Esta función introduce no linealidad en el modelo.

• Capa de Agrupación (Pooling Layer): Esta capa se utiliza para reducir las dimensiones espaciales de la imagen, conservando las características más importantes. Una técnica común es el "max pooling", donde se selecciona el valor máximo de una región y se usa para representar esa región.

• Capa Totalmente Conectada (Fully Connected Layer): Después de varias capas de convolución y agrupación, la red tiene capas totalmente conectadas, similares a las de una red neuronal tradicional.En estas capas, todas las neuronas están conectadas entre sí y suelen ser las responsables de producir la salida final, como una clasificación.

• Capa de Salida: Produce el resultado final de la red. Por ejemplo, en una tarea de clasificación de imágenes, esta capa indicará la categoría de la imagen.

• Funcionamiento de una CNN: Entrada de Datos: Una imagen se introduce en la red. Esta imagen se representa como una matriz de valores de píxeles.

• Operación de Convolución: Se aplican varios filtros a la imagen para extraer características esenciales. Esto da como resultado múltiples mapas de características.

• Aplicación de la Función de Activación: Se introduce no linealidad en los mapas de características.

• Agrupación: Se reduce el tamaño de los mapas de características, conservando las características esenciales.

• Flatten y Capas Totalmente Conectadas: Los mapas de características se aplanan en un vector y se pasan a través de capas totalmente conectadas.

• Producción de Salida: La red produce una salida, como una clasificación o una predicción.

Aplicaciones de las CNN ​

Las CNN se utilizan principalmente en tareas de visión por computadora, como:

• Reconocimiento y clasificación de imágenes.
• Detección de objetos.
• Rrconocimiento facial.
• Segmentación semántica.

imágenes generadas por DALL-E

En resumen, las CNN han revolucionado el campo de la visión por computadora y han establecido nuevos estándares en tareas relacionadas con imágenes. Su capacidad para aprender características jerárquicas de imágenes, desde rasgos básicos hasta conceptos complejos, las hace particularmente poderosas para este tipo de tareas.