Aprendizaje automático: redes neuronales artificiales

La idea de las redes neuronales artificiales se derivó de las redes neuronales del cerebro humano. El cerebro humano es realmente complejo. Al estudiar cuidadosamente el cerebro, los científicos e ingenieros idearon una arquitectura que podría encajar en nuestro mundo digital de computadoras binarias. Una de estas arquitecturas típicas se muestra en el siguiente diagrama:

Hay una capa de entrada que tiene muchos sensores para recopilar datos del mundo exterior. En el lado derecho, tenemos una capa de salida que nos da el resultado predicho por la red. Entre estos dos, se ocultan varias capas. Cada capa adicional agrega más complejidad al entrenamiento de la red, pero proporcionaría mejores resultados en la mayoría de las situaciones. Hay varios tipos de arquitecturas diseñadas que discutiremos ahora.

Arquitecturas ANN

El siguiente diagrama muestra varias arquitecturas ANN desarrolladas durante un período de tiempo y que están en práctica hoy.

Fuente:

https://towardsdatascience.com/the-mostly-complete-chart-of-neural-networks-explained-3fb6f2367464

Cada arquitectura se desarrolla para un tipo específico de aplicación. Por lo tanto, cuando use una red neuronal para su aplicación de aprendizaje automático, tendrá que usar una arquitectura existente o diseñar la suya propia. El tipo de aplicación que finalmente decida depende de las necesidades de su aplicación. No existe una pauta única que le indique que debe utilizar una arquitectura de red específica.