Red Neuronal Monocapa

Se corresponde con la red neuronal más sencilla (Perceptrón), ya que se tiene una capa de neuronas que proyectan las entradas a una capa de neuronas de salida donde se realizan los diferentes cálculos. (Obervar la siguiente Figura)

Algunos ejemplos de aplicaciones para redes neuronales monocapas:

Operaciones Matemáticas Simples: Puedes utilizar una red monocapa para aprender operaciones matemáticas simples como suma o multiplicación.

Detección de Fraudes: En aplicaciones financieras, una red monocapa puede utilizarse para detectar transacciones fraudulentas. Toma características de una transacción, como el monto y la ubicación, y decide si es fraudulenta o no.

Clasificación de Texto: En tareas de clasificación de texto binario, una red monocapa puede determinar si un texto pertenece a una categoría o no. Por ejemplo, clasificar si un correo electrónico es spam o no spam.

Filtrado de Ruido: En procesamiento de señales, una red monocapa podría usarse para filtrar ruido en una señal.

Control de Robots Simples: En robótica, una red monocapa podría utilizarse para controlar robots simples que toman decisiones basadas en entradas sensoriales.

Clasificación de Imágenes Simples: Aunque no es común, una red monocapa puede utilizarse para tareas muy simples de clasificación de imágenes, como distinguir entre imágenes de gatos y perros en blanco y negro.