🟣Perceptron multicapa

Un ejemplo de un perceptrón multicapa sería una red neuronal con una arquitectura de capas ocultas que se utiliza para clasificar imágenes de dígitos escritos a mano. A continuación, te daré un ejemplo simplificado de un perceptrón multicapa con una sola capa oculta.

Supongamos que queremos entrenar un perceptrón multicapa para reconocer dígitos escritos a mano del 0 al 9. Cada imagen de dígito se representa como una matriz de píxeles, donde cada píxel tiene un valor que indica su intensidad. El objetivo es que el perceptrón pueda clasificar correctamente cada imagen en la categoría correspondiente.

La arquitectura del perceptrón multicapa podría ser la siguiente:

1. Capa de entrada: La capa de entrada tiene tantas neuronas como píxeles hay en cada imagen. Cada neurona de esta capa se encarga de recibir el valor del píxel correspondiente.

2. Capa oculta: La capa oculta es la capa intermedia entre la capa de entrada y la capa de salida. Puede haber una o más capas ocultas, pero en este ejemplo, consideraremos una sola capa oculta con un número arbitrario de neuronas. Cada neurona de la capa oculta toma como entrada las salidas de todas las neuronas de la capa anterior y realiza un cálculo interno para producir una salida.

3. Capa de salida: La capa de salida tiene tantas neuronas como categorías de clasificación. En este caso, habría 10 neuronas en la capa de salida, correspondientes a los dígitos del 0 al 9. Cada neurona de la capa de salida se encarga de producir una probabilidad de pertenencia a su respectiva categoría.

El entrenamiento del perceptrón multicapa implica ajustar los pesos y los sesgos de cada neurona para minimizar el error de clasificación en un conjunto de datos de entrenamiento. Esto se hace utilizando algoritmos de optimización, como la retropropagación del error.

Una vez que el perceptrón multicapa ha sido entrenado, se puede utilizar para clasificar nuevas imágenes de dígitos escritos a mano. La imagen se presenta a la red neuronal como entrada, y la salida de la capa de salida indica la probabilidad de pertenencia a cada categoría. La categoría con la probabilidad más alta se considera la clasificación final del dígito.

Este es solo un ejemplo básico de un perceptrón multicapa, y en la práctica, la arquitectura puede ser mucho más compleja, con múltiples capas ocultas y miles o incluso millones de neuronas. Sin embargo, este ejemplo proporciona una idea general de cómo funciona un perceptrón multicapa y cómo se utiliza para clasificar imágenes de dígitos escritos a mano.