Red Neuronal Multicapa

Es una generalización de las redes neuronales monocapa, existiendo un conjunto de capas intermedias entre la capa de entrada y la de salida (capas ocultas).

Este tipo de red puede estar total o parcialmente conectada. (Obervar la siguiente Figura)

Algunos ejemplos de aplicaciones de redes neuronales multicapas:

Reconocimiento de Patrones en Imágenes: Las redes neuronales convolucionales (CNN) son un tipo de red multicapa ampliamente utilizadas en tareas de visión por computadora, como la clasificación de objetos en imágenes, la detección de objetos, el etiquetado de imágenes y la segmentación semántica.

Recomendación de Contenido: Las redes neuronales se utilizan para crear sistemas de recomendación que sugieren productos, películas, música y contenido personalizado a los usuarios.

Detección de Anomalías: En aplicaciones de seguridad cibernética y monitoreo de sistemas, las redes neuronales multicapas se utilizan para detectar anomalías y comportamientos sospechosos en los datos.

Diagnóstico Médico: Las redes neuronales se aplican en el procesamiento de imágenes médicas para la detección temprana de enfermedades, como el cáncer, y en la clasificación de imágenes de resonancia magnética y tomografía computarizada.

Control de Juegos: En la inteligencia artificial, las redes neuronales se utilizan para entrenar agentes de IA en juegos como ajedrez, Go y videojuegos.

Traducción Automática: Las redes neuronales, como las redes neuronales basadas en transformadores, se utilizan en sistemas de traducción automática para traducir texto entre diferentes idiomas.

Generación de Texto: Las RNN se utilizan para generar texto coherente y creativo, como en la generación de historias, poesía y diálogos.

Modelado de Lenguaje: Las RNN se aplican para modelar la probabilidad de una secuencia de palabras, lo que es útil en tareas de autocompletado y corrección gramatical.