¿Cómo funciona la red neuronal de una inteligencia artificial? (Explícalo en términos sencillos y en español)
视频信息
答案文本
视频字幕
Una red neuronal artificial es un sistema inspirado en el cerebro humano. Consiste en neuronas artificiales organizadas en capas: entrada, capas ocultas y salida. Estas neuronas están interconectadas y procesan información de manera similar a como creemos que funciona nuestro cerebro, pero de forma simplificada.
La estructura básica incluye tres tipos de capas. La capa de entrada recibe los datos iniciales, como píxeles de una imagen. Las capas ocultas procesan esta información, extrayendo características y patrones. Finalmente, la capa de salida produce el resultado, como la clasificación de la imagen. Los datos fluyen desde la entrada hacia la salida.
Cada conexión entre neuronas tiene un peso que determina su importancia. Los pesos altos indican conexiones importantes, mientras que los pesos bajos son menos relevantes. Una neurona suma todas las señales de entrada multiplicadas por sus respectivos pesos. Al inicio los pesos son aleatorios, pero se ajustan durante el entrenamiento para mejorar el rendimiento.
El procesamiento en una neurona ocurre en dos etapas. Primero, suma todas las señales de entrada multiplicadas por sus respectivos pesos. En nuestro ejemplo, esto da cero punto setenta y tres. Luego, aplica una función de activación que determina si la neurona se activa y con qué intensidad envía su señal a la siguiente capa.
El aprendizaje es la parte más importante. La red se entrena mostrándole muchos ejemplos. Hace una predicción, se calcula el error comparando con el resultado correcto, y luego ajusta los pesos para reducir ese error. Al principio el error es alto, pero con millones de repeticiones, los pesos se optimizan y la red aprende a reconocer patrones complejos y hacer predicciones precisas.