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Introducción a las Redes Neuronales

Conceptos básicos de redes neuronales artificiales y cómo implementarlas.

2 min de lectura

¿Qué es una Red Neuronal?

Una red neuronal artificial es un modelo computacional inspirado en el funcionamiento del cerebro humano. Consiste en capas de neuronas interconectadas que procesan información.

Arquitectura Básica

flowchart LR
    subgraph Input [Capa de Entrada]
        I1[x1]
        I2[x2]
        I3[x3]
    end
    
    subgraph Hidden [Capa Oculta]
        H1[h1]
        H2[h2]
        H3[h3]
        H4[h4]
    end
    
    subgraph Output [Capa de Salida]
        O1[y]
    end
    
    I1 --> H1
    I1 --> H2
    I1 --> H3
    I1 --> H4
    I2 --> H1
    I2 --> H2
    I2 --> H3
    I2 --> H4
    I3 --> H1
    I3 --> H2
    I3 --> H3
    I3 --> H4
    H1 --> O1
    H2 --> O1
    H3 --> O1
    H4 --> O1

Componentes Clave

1. Neurona (Perceptrón)

Cada neurona realiza:

  1. Suma ponderada de entradas
  2. Aplica función de activación
  3. Produce una salida

2. Funciones de Activación

Función Fórmula Uso
ReLU $f(x) = max(0, x)$ Capas ocultas
Sigmoid $f(x) = \frac{1}{1+e^{-x}}$ Clasificación binaria
Softmax $f(x_i) = \frac{e^{x_i}}{\sum_j e^{x_j}}$ Clasificación multiclase

Implementación en PyTorch

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import torch
import torch.nn as nn

class SimpleNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(SimpleNN, self).__init__()
        self.layer1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.layer2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
    
    def forward(self, x):
        x = self.layer1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.layer2(x)
        return x

# Crear modelo
model = SimpleNN(input_size=784, hidden_size=128, output_size=10)

# Ver arquitectura
print(model)

Proceso de Entrenamiento

flowchart TD
    A[Datos de entrada] --> B[Forward Pass]
    B --> C[Calcular Loss]
    C --> D[Backward Pass]
    D --> E[Actualizar Pesos]
    E --> F{¿Convergió?}
    F -->|No| A
    F -->|Sí| G[Modelo Entrenado]

Recursos

Comentarios