Una red neuronal convolucional, también conocida como CNN ( convolutional neural network) o ConvNet, es una clase de red neuronal diseñada para procesar datos utilizando un sistema que imita al ojo humano. Son las más empleadas para el reconocimiento de imágenes (debido a sus características), pero también pueden usarse para clasificar.. hace 2 años. Una red neuronal convolucional es una categoría de las redes neuronales artificiales en la que se intenta simular las neuronas en la corteza visual primaria de un cerebro. No es un secreto que este tipo de redes están llegando con cada vez más fuerza a nuestras vidas y su presencia se empieza a sentir en todos los sectores.
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En este tutorial te voy a explicar qué son y cómo puedes crear una red neuronal convolucional en Keras con Python. Cuando pensamos en imágenes que tiene colores blanco o negro, se determinan como una imagen monocromática - es decir consiste en una imagen con muchos píxeles juntos (forma de pequeños cuadros) y cada uno de esos píxeles.. Llegamos a la última convolución y nos queda el desenlace… Conectar con una red neuronal "tradicional". Para terminar, tomaremos la última capa oculta a la que hicimos subsampling, que se dice que es "tridimensional" por tomar la forma -en nuestro ejemplo- 3x3x128 (alto,ancho,mapas) y la "aplanamos", esto es que deja de ser tridimensional, y pasa a ser una capa de neuronas.
