Redes Neuronales Feedforward: Cómo Predicen Resultados

Las redes neuronales son el corazón de los modelos de aprendizaje profundo. Están inspiradas, de manera vaga, en cómo un cerebro humano procesa entradas para llegar a una conclusión.

Técnicamente hablando, así como el cerebro humano está compuesto por miles de millones de neuronas conectadas a través de sinapsis, una red neuronal artificial (ANN) consiste en capas de nodos interconectados. Estas conexiones permiten que el modelo aprenda de los datos y produzca una salida.

Las redes neuronales de avance directo, una versión de las ANN, fueron uno de los primeros algoritmos de aprendizaje exitosos. Estas redes dependen de datos de entrenamiento y mejoran su precisión con el tiempo.

La red no tiene ciclos ni bucles.

La capa de entrada está compuesta por neuronas que reciben entradas y las pasan a la siguiente capa. Las dimensiones de los datos de entrada determinan el número de neuronas en esta capa. Las capas ocultas son como el motor computacional de la red neuronal.

Cada neurona de la capa oculta toma la suma ponderada de la salida de la capa anterior, aplica una función de activación y pasa el resultado a la siguiente capa. La función de activación decide si la entrada de la neurona es esencial y activa un nodo en consecuencia. Las capas ocultas no están directamente expuestas a las capas de entrada y salida presentes.

Fuente: Research Gate

Finalmente, la capa de salida produce la salida. El número de posibles salidas gobierna el número de neuronas presentes en esta capa.

Las redes neuronales de avance directo son comparativamente más simples que sus contrapartes, como las redes neuronales recurrentes (RNNs) o las redes neuronales convolucionales (CNNs).

Arquitectura de la red neuronal de avance directo

Las FNNs consisten en capas, pesos, sesgos y nodos.

Hablamos de las capas en la sección anterior, así que veamos otros elementos de la arquitectura de una red neuronal de avance directo.

Pesos y sesgos

Los pesos representan la fuerza de la conexión entre dos neuronas. Antes de que una señal de entrada pase a través de una función de activación, los pesos la escalan. En pocas palabras, determinan la influencia de la entrada en la salida de una neurona.

Por otro lado, los sesgos controlan la activación base de una neurona. Al igual que los pesos, los sesgos se representan mediante matrices, con una matriz para cada capa.

Tanto los pesos como los sesgos se actualizan iterativamente en el momento del entrenamiento para minimizar la función de pérdida. La función de pérdida determina qué tan bien está desempeñando su tarea una red neuronal al cuantificar esencialmente cuán "incorrecta" es la salida de una red en comparación con la salida deseada. Se utilizan algoritmos de optimización como el descenso de gradiente estocástico (SGD) o sus variantes para actualizar los pesos y los sesgos.

Este proceso de actualización se conoce como retropropagación. Juega un papel crítico en el entrenamiento de la alimentación hacia adelante de una red neuronal.

Nodos

Los nodos son pequeñas unidades de procesamiento interconectadas dentro de una red neuronal. Reciben datos y realizan operaciones matemáticas para producir resultados que se transmiten a capas posteriores o a la capa de salida.

Aunque un solo nodo realiza tareas y cálculos simples, el trabajo colectivo de muchos nodos hace que las redes neuronales sean poderosas. Cuando los nodos trabajan juntos, pueden reconocer patrones y proporcionar soluciones a patrones complejos.

¿Cómo funciona una red neuronal de avance directo?

Una red neuronal de avance directo funciona a través de la fase de avance y la fase de retropropagación.

La fase de avance alimenta datos de entrada que se propagan hacia adelante a través de la red. Se calcula la suma ponderada de las entradas y se pasa a través de una función de activación, introduciendo no linealidad en el modelo. El proceso exacto continúa hasta que se alcanza la etapa de salida.

En la etapa de salida, la red calcula la diferencia entre las salidas predichas y las reales. Este error se propaga de regreso a través de la red para ajustar los pesos, minimizando errores futuros. Esto resume la fase de retropropagación.

La red sigue ajustando los pesos para minimizar los errores, ayudándola a aprender y mejorar con el tiempo. La tasa de aprendizaje decide la cantidad por la cual se ajustan los pesos. Se alimentan muchas entradas y salidas en una red hasta que aprende razonablemente la relación entre los datos de entrada y salida.

Este proceso de aprendizaje repetitivo implica comparar la salida de la red con la salida deseada y actualizar los pesos en consecuencia.

¿Sabías que? Frank Rosenblatt introdujo el término "corrección de error retropropagada" en 1962. Sin embargo, David E. Rumelhart y otros popularizaron el método actual de descenso de gradiente estocástico.

Redes neuronales recurrentes (RNNs) vs. redes neuronales de avance directo

Las redes neuronales recurrentes, también conocidas como redes neuronales de retroalimentación, se derivan de las FNNs. Las RNNs recuerdan los datos de entrada, lo que las hace adecuadas para problemas de aprendizaje automático (ML) que involucran datos secuenciales. Su algoritmo de última generación para datos secuenciales es utilizado por Siri de Apple y la búsqueda por voz de Google.

Estas redes neuronales pueden reconocer fácilmente patrones en secuencias de datos, que pueden ser en forma de texto, habla o series temporales. Una característica destacada de las RNNs es la memoria de su algoritmo. A diferencia de las FNNs, que procesan cada entrada de manera independiente, las RNNs toman información de pasos anteriores para mejorar el procesamiento.

Puede pensar en las RNNs como personas leyendo un libro, utilizando el contexto de pasos anteriores para procesar datos actuales.

Las redes neuronales de avance directo son buenas para aplicaciones donde los datos de entrada son de tamaño fijo y no tienen dependencias temporales. Sin embargo, si el orden de los puntos de datos es crucial, las FNNs no funcionarán para tales casos de uso. Procesan cada entrada de manera independiente sin considerar el contexto de la entrada anterior.

Por ejemplo, las FNNs pueden clasificar una imagen en diferentes categorías basándose en los valores de los píxeles, pero tienen dificultades con tareas como predecir la siguiente palabra en una oración, ya que no hay retención de contexto de las palabras anteriores.

En contraste, las redes neuronales recurrentes pueden hacer un mejor trabajo aquí. Pueden modelar dependencias temporales y procesar secuencias de longitudes variables. Por ejemplo, una red neuronal recurrente puede predecir fácilmente la siguiente palabra en la oración. La predicción se vuelve más precisa a medida que se procesa cada palabra en la secuencia, capturando las dependencias temporales existentes.

Para resumir, si no hay retroalimentación desde la salida hacia las neuronas de la red, es una red neuronal de avance directo. Sin embargo, si hay retroalimentación desde la capa de salida hacia la entrada de las neuronas (propias o diferentes), es una red neuronal recurrente.

Beneficios de la red neuronal de avance directo

Las redes neuronales de avance directo ofrecen varios beneficios a los usuarios, incluyendo:

• Capacidades de autoaprendizaje: Estas redes neuronales aprenden de manera independiente a través de la retropropagación. Ajustan pesos y otros parámetros para producir la salida deseada, ayudándolas a adaptarse rápidamente a nuevos conjuntos de datos.

• Velocidad: Las FNNs pueden ser entrenadas más rápido que otros modelos debido a su naturaleza paralelizable, haciéndolas eficientes en el manejo de grandes conjuntos de datos.

• Clasificadores no lineales: Las FNNs son clasificadores no lineales, lo que significa que pueden manejar datos complejos mejor que otros modelos lineales. Cuando los conjuntos de datos contienen múltiples variables que interactúan de manera no lineal, las FNNs podrían entender la información contenida dentro de los conjuntos de datos con mayor precisión.

Desafíos de las redes neuronales de avance directo

Las redes neuronales de avance directo presentan algunos desafíos para sus usuarios, incluyendo:

• Incapacidad para retener información: Las FNNs dependen únicamente de las entradas actuales y no utilizan ningún contexto de procesamiento previo. Tienen dificultades con datos secuenciales, lo que hace que las RNNs sean una opción adecuada para los usuarios que requieren dependencias temporales.

• Propensas al sobreajuste: Cuando las FNNs manejan datos complejos, la red se especializa en los datos de entrenamiento. No logra generalizar bien, lo que hace difícil trabajar con datos nuevos y no vistos.

• Complejidad computacional: Al tratar con conjuntos de datos a gran escala, el proceso de entrenamiento requiere más recursos computacionales, lo que hace difícil para aplicaciones que necesitan procesamiento en tiempo real en entornos con recursos limitados.

• Ajuste de hiperparámetros: Las FNNs tienen varios hiperparámetros (tasa de aprendizaje, tamaño de lote, funciones de activación, etc.) que necesitan un ajuste cuidadoso para lograr un rendimiento óptimo.

• Interpretabilidad: La compleja arquitectura de la red, que es de naturaleza de caja negra y de alta dimensión, hace difícil entender su proceso de toma de decisiones.

• Dependencia de datos etiquetados: Las FNNs ofrecen un rendimiento satisfactorio cuando se entrenan con una cantidad significativa de datos de entrenamiento. Obtener grandes conjuntos de datos y etiquetarlos puede ser un proceso que consume tiempo y es costoso. Limita las aplicaciones de las FNNs en lugares donde los datos etiquetados no son fácilmente accesibles.

Explora más allá de las FNNs

Las redes neuronales de avance directo encuentran aplicaciones en muchos sectores. Por ejemplo, se utilizan en el mantenimiento predictivo, ayudando a las industrias a ahorrar en costos y prevenir contratiempos. A medida que el uso de la IA y los modelos de aprendizaje profundo continúa en aumento, probablemente veremos aplicaciones más sofisticadas de las FNNs en el futuro previsible.

Sin embargo, con las FNNs, simplemente hemos arañado la superficie de la tecnología de aprendizaje profundo. Hay mucho más que aprender y entender cuando se trata de modelos de aprendizaje profundo.

Aprende más sobre aprendizaje profundo y entiende cómo las máquinas aprenden y progresan.

Editado por Monishka Agrawal