Redes Neuronales Convolucionales para principiantes

Introducción a las Redes Neuronales Convolucionales para principiantes

Fundamentos de redes neuronales convolucionales

Escribí este artículo como parte de mi preparación para una de las conferencias que di en Interview Kickstart para preparar a profesionales para conseguir empleos en las principales empresas tecnológicas. Si estás en proceso de prepararte para entrevistas o simplemente fortalecer tus bases, este artículo podría ayudarte también.

En este artículo, vamos a analizar las redes neuronales convolucionales y sus conceptos básicos y fundamentales. Empezaremos por entender qué es una operación de convolución y luego veremos qué es una capa de convolución y cómo se construyen las redes convolucionales.

Empecemos.

Las redes neuronales convolucionales (CNNs por sus siglas en inglés) consisten en varias “capas de convolución”. Estas capas realizan la “operación de convolución”. La convolución es una operación fundamental en el procesamiento de señales e imágenes. Veamos primero qué es esta operación.

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¿Qué es una operación de convolución?

La convolución es la operación matemática entre un kernel (filtro) y un mapa de características de entrada.

El kernel suele ser una matriz pequeña, por ejemplo, 3×3 o 5×5. La entrada siempre es un mapa de características con altura, anchura y canales. La forma en que funciona la operación de convolución es que el kernel se desliza sobre la entrada y calcula el producto punto entre el kernel y las regiones locales de la entrada. Esta multiplicación y suma del producto punto produce un único valor en el mapa de características de salida.

A medida que el filtro se desliza por todas las ubicaciones, genera un mapa de activación 2D llamado mapa de características de salida. Para cada deslizamiento del filtro (kernel) sobre la imagen o el mapa de características de entrada, calculamos el producto punto elemento a elemento y los sumamos juntos. Esto da una entrada en el mapa de salida:

A continuación, deslizamos el filtro hacia la derecha sobre otra región local del mapa de entrada y esto produce otra entrada en el mapa de salida:

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