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Redes Neuronales Convolucionales (CNNs)
Definición:
Las Redes Neuronales Convolucionales (CNNs) son un tipo de red neuronal artificial especializada en el procesamiento de datos de alta dimensionalidad, como imágenes y vídeos. Utilizan capas de convolución para detectar patrones visuales en los datos de entrada, lo que las hace especialmente efectivas en tareas de visión por computadora y reconocimiento de imágenes.
Redes Neuronales Convolucionales (CNNs)
Las Redes Neuronales Convolucionales (CNNs) son un tipo de red neuronal artificial utilizado comúnmente en el campo de la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural. Estas redes están diseñadas para procesar datos estructurados en forma de imágenes y textos, extrayendo automáticamente características relevantes para realizar tareas específicas.
Funcionamiento de las CNNs
Las CNNs se componen de capas de neuronas organizadas en diferentes niveles: capas convolucionales, capas de pooling y capas completamente conectadas. Las capas convolucionales aplican filtros a las entradas para extraer características locales, las capas de pooling reducen la dimensionalidad de los datos conservando la información relevante y las capas completamente conectadas realizan la clasificación final.
Aplicaciones de las CNNs
Las CNNs han demostrado ser muy efectivas en tareas como reconocimiento de patrones, clasificación de imágenes, detección de objetos, reconocimiento de voz, entre otros. Su capacidad para aprender representaciones jerárquicas de los datos las hace ideales para resolver problemas complejos en diversas áreas.
En resumen, las Redes Neuronales Convolucionales son un componente fundamental en el desarrollo de tecnologías de inteligencia artificial, permitiendo a los sistemas automatizados comprender y procesar información de manera similar a como lo hacen los seres humanos.
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