Introducción a las redes neuronales - Calcular la salida de una red neuronal multicapa (perceptrón multicapa)

Una red neuronal multicapa o perceptrón multicapa es un tipo de red neuronal artificial compuesta por múltiples capas de neuronas, organizadas en al menos tres capas: una capa de entrada, una o más capas ocultas, y una capa de salida. Cada neurona en una capa está conectada con todas las neuronas en la siguiente capa, permitiendo que la red procese y transforme los datos de entrada de manera compleja para realizar tareas de clasificación, regresión, entre otras. El funcionamiento básico de un perceptrón multicapa se basa en la propagación hacia adelante de los datos de entrada a través de la red. En cada neurona, se realiza una suma ponderada de las entradas, a la cual se le añade un sesgo y se le aplica una función de activación no lineal. Esta operación transforma los datos de entrada en una forma que puede ser utilizada por la siguiente capa, y así sucesivamente hasta llegar a la capa de salida. La última capa transforma las activaciones de la red en una salida que representa la predicción o decisión de la red. jivg.org