Ciencia Cognitiva > Inteligencia Artificial y Ciencias de la Computación Cognitiva >
Perceptrón multicapa
Definición:
Un perceptrón multicapa es un tipo de red neuronal artificial compuesta por múltiples capas de nodos interconectados, capaz de aprender de manera no lineal y de resolver problemas complejos de clasificación y predicción mediante el procesamiento de información a través de estas conexiones ponderadas.
Perceptrón multicapa
El perceptrón multicapa es un tipo de red neuronal artificial con múltiples capas de neuronas, organizadas en una arquitectura de red en la que las neuronas de una capa están conectadas con las de la capa siguiente. Este tipo de red es capaz de modelar relaciones complejas y realizar tareas más sofisticadas que un simple perceptrón.
Funcionamiento
En un perceptrón multicapa, las neuronas están organizadas en capas: una capa de entrada, una o varias capas ocultas y una capa de salida. Cada neurona en una capa está conectada a todas las neuronas de la capa siguiente, y cada conexión tiene un peso asociado que se ajusta durante el entrenamiento de la red.
La información fluye en una dirección, desde la capa de entrada, a través de las capas ocultas, hasta la capa de salida. Cada neurona en la red realiza una suma ponderada de las señales de entrada, añade un sesgo (bias) y aplica una función de activación no lineal para producir una salida.
El proceso de aprendizaje en un perceptrón multicapa, comúnmente realizado mediante algoritmos de retropropagación, consiste en ajustar los pesos de las conexiones de manera que la red sea capaz de producir la salida deseada para un conjunto de datos de entrenamiento.Gracias a su capacidad para modelar relaciones no lineales, el perceptrón multicapa es ampliamente utilizado en tareas de reconocimiento de patrones, procesamiento de lenguaje natural, visión por computadora, entre otras aplicaciones en el campo de la inteligencia artificial y la ciencia cognitiva.
Si quieres aprender más sobre este tema, te recomendamos estos libros.
También te pueden interesar los siguientes temas: