Construir una red neuronal implica varios pasos clave:
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Recogida y preprocesamiento de datos: Reúna y organice los datos que utilizará para entrenar y probar su red neuronal. Esto puede implicar limpiar los datos, tratar los valores que faltan y dividirlos en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba.
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Elija una arquitectura de red neuronal: Decide el tipo de arquitectura de red neuronal que se adapta a tu problema. Puede tratarse de una red neuronal directa, una red neuronal convolucional (CNN) para datos de imagen, una red neuronal recurrente (RNN) para datos secuenciales u otras arquitecturas especializadas.
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Inicializar el modelo: Inicializar los parámetros de la red neuronal, como los pesos y los sesgos, normalmente de forma aleatoria o utilizando técnicas de inicialización específicas.
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Propagación hacia delante: Ejecuta la propagación hacia delante pasando los datos de entrada a través de la red para hacer predicciones. Cada capa realiza una operación lineal o no lineal en la entrada.
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Calcular la pérdida: Compara la salida prevista con la salida real para calcular la pérdida, que mide lo lejos que están las predicciones de los valores reales.
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Retropropagación: Utilizar un algoritmo de optimización (e.g. gradient descent) para actualizar los pesos de la red de forma que se minimice la pérdida. Este paso consiste en calcular los gradientes de la función de pérdida con respecto a los pesos de la red y, a continuación, ajustar los pesos en consecuencia para minimizar la pérdida.
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Iterar: Repite los pasos de propagación hacia delante, cálculo de pérdidas y retropropagación durante varias iteraciones o épocas para mejorar el rendimiento del modelo.
Las capas de una arquitectura de red neuronal típica incluyen:
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Capa de entrada: Esta capa recibe los datos de entrada, ya sean imágenes, texto, valores numéricos, etc. El número de nodos de esta capa corresponde al número de características de la entrada.
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Capas ocultas: Estas capas se encuentran entre las capas de entrada y salida y se encargan de extraer características relevantes de los datos de entrada. En las redes neuronales profundas, puede haber varias capas ocultas y cada capa está formada por neuronas o nodos.
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Capa de salida: La capa final que produce la salida del modelo. El número de nodos de esta capa depende del tipo de problema; por ejemplo, para la clasificación binaria, puede haber un nodo para una única salida, mientras que para la clasificación multiclase, puede haber varios nodos que representen diferentes clases.
Las redes neuronales también se definen por:
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Funciones de activación: Cada capa (excepto la capa de entrada) suele incluir una función de activación que introduce no linealidad en la red, lo que le permite aprender patrones complejos. Las funciones de activación más comunes son ReLU (activación lineal rectificada), Sigmoid, Tanh, etc.
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Conexiones (o Pesos): Cada nodo de una capa está conectado a cada nodo de la capa siguiente con un peso asociado a cada conexión. Estos pesos se ajustan durante el proceso de entrenamiento para optimizar el rendimiento de la red.
Las diferentes arquitecturas de redes neuronales pueden tener variaciones o capas adicionales específicas para sus fines, pero estas capas forman la estructura básica de una red neuronal.
