Redes neuronales Feed-Forward, nuevos modelos de aprendizaje profundo

Las redes neuronales feed-forward son la forma más sencilla de red neuronal que los desarrolladores e ingenieros de software pueden utilizar al crear aplicaciones de aprendizaje profundo. Estas redes neuronales pasan datos o información a través de las distintas capas de una red neuronal artificial en una sola dirección. Algunas aplicaciones empresariales comunes de estas redes incluyen la compresión de datos, el reconocimiento de patrones y las tareas de visión por ordenador, entre muchas otras. Además, las redes feed-forward representan una de las primeras formas en las que se implementó con éxito el perceptrón para resolver problemas de aprendizaje profundo, ya que estas redes neuronales estarán compuestas por múltiples capas de perceptrones, al igual que el cerebro humano está formado por miles de millones de neuronas que permiten a los seres humanos participar en sus numerosas funciones corporales.

¿Cómo funcionan las redes neuronales feed-forward?

En términos sencillos, las redes neuronales de avance son redes neuronales formadas por perceptrones o nodos que no forman un ciclo continuo. Esto contrasta con las redes neuronales recurrentes (RNN), en las que los nodos de estos modelos de aprendizaje profundo se conectan para crear un bucle de retroalimentación, en el que tanto la entrada como la salida de la red neuronal se combinan para proporcionar nueva información y conocimientos. Hasta este punto, las redes feed-forward se utilizan con mayor frecuencia en el contexto del aprendizaje automático supervisado, donde los datos que se introducen en el algoritmo no dependen del tiempo ni son secuenciales, ya que estos tipos de datos se utilizan a menudo para entrenar redes neuronales recurrentes.

Perceptrones de una sola capa

La configuración más sencilla de una red neuronal feed-forward es el perceptrón, junto con los conceptos e ideas matemáticas que expusieron por primera vez hace varias décadas el neurocientífico Warren McCulloch y el lógico Walter Pitts en 1943 en su trabajo de investigación “A Logical Calculus of the ideas Imminent in Nervous Activity”. Para ello, un perceptrón monocapa sólo contiene una capa de entrada y una capa de salida en la que se aplicará una función de activación para generar una salida binaria. Debido a este hecho, los perceptrones monocapa no contienen capas ocultas, y sólo pueden utilizarse para resolver problemas relacionados con la clasificación binaria, como el filtrado de spam de correo electrónico, además de muchos otros.

Redes neuronales feed-forward

Por otro lado, las redes neuronales feed-forward estarán compuestas por múltiples capas, incluyendo una capa de entrada y otra de salida, así como varias capas ocultas entre estas capas de entrada y salida. Básicamente, las redes envían los datos a través de la capa de entrada, pasando por las distintas capas ocultas y, finalmente, a través de la capa de salida, en una única dirección. Además, estas redes aceptan múltiples entradas, cada una de las cuales se multiplica por un peso determinado. Los productos de estos distintos pesos se sumarán, de acuerdo con una función de activación que recibirá la salida de la red neuronal.

Es más, cuantas más capas o niveles se añadan a una red neuronal feed-forward, más se podrán personalizar los pesos dentro de dichos niveles. A su vez, aumentará la capacidad de aprendizaje de la red neuronal. Debido a la forma directa en que se pueden configurar las redes neuronales feed-forward, pueden ser muy ventajosas para los desarrolladores de software que buscan resolver ciertos problemas, como la clasificación y el reconocimiento de patrones. Por ejemplo, un desarrollador puede configurar una serie de redes neuronales feed-forward que se ejecuten independientemente unas de otras y, a continuación, utilizar los resultados de estos modelos respectivos para proporcionar un único resultado cohesivo.

Limitaciones de las redes neuronales feed-forward

A pesar de las ventajas de utilizar redes neuronales feed-forward en determinadas aplicaciones, también existen ciertas limitaciones asociadas a este enfoque. En particular, estas redes requieren grandes cantidades de datos para funcionar correctamente, así como un alto nivel de potencia computacional para facilitar dicha funcionalidad. Del mismo modo, las redes neuronales feed-forward también son susceptibles a un problema que puede surgir al utilizar cualquier forma de red neuronal: los gradientes explosivos y evanescentes. En términos sencillos, los gradientes explosivos y evanescentes se refieren a casos en los que los pesos o parámetros de una red neuronal se vuelven inestables, limitando la capacidad del modelo para seguir aprendiendo y tomar decisiones o predicciones precisas en relación con un conjunto de datos.

Las redes neuronales feed-forward son en gran medida los componentes básicos de muchas aplicaciones de software que han utilizado redes neuronales en los últimos años. Más concretamente, la capacidad de estas redes para formularse con varios perceptrones y capas ocultas imita directamente las funciones de la red neuronal humana, donde miles de millones de neuronas se asignarán a una tarea o función específica, mientras que otro conjunto de neuronas se asignará simultáneamente a una tarea o función diferente. Además de esto, la facilidad con la que se pueden entrenar estas redes neuronales ha permitido a los ingenieros de software lograr objetivos que de otro modo habrían sido imposibles en años anteriores, dando lugar a varias innovaciones que hemos presenciado en el mundo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en la última década.