Capa de Entrada

 

Input Layer – Capa de Entrada en Redes Neuronales

 

¿Qué es la Capa de Entrada en una Red Neuronal?

 

La capa de entrada es la primera capa.

 

De una Red Neuronal Artificial (ANN)

 

Es la encargada de recibir los datos de entrada

 

Serán procesados por la red.

 

Cada neurona en esta capa representa.

 

Una característica del conjunto de datos.

 

Ejemplo

 

Si estamos entrenando una red neuronal.

 

Para predecir el precio de una casa.

 

Las neuronas de la capa de entrada.

 

Podrían representar características.

 

Tamaño de la casa, número de habitaciones, ubicación, etc.

 

¿Cómo Funciona la Capa de Entrada?

 

Recibe los valores de entrada

 

Pueden ser numéricos o imágenes.

 

Transfiere estos valores a la primera capa oculta

 

Sin aplicar ninguna transformación.

 

Actúa como un puente entre los datos y la red neuronal.

 

En términos matemáticos no realiza ningún cálculo

 

Pasa los valores X a la siguiente capa.

 

 

Donde:

 

x1, x2, x3, …, xn son las características de los datos de entrada.

 

Tamaño de la Capa de Entrada

 

El número de neuronas en la capa de entrada

 

Igual al número de características (features) de los datos.

 

Tipo de Datos Tamaño de la Capa de Entrada
Datos tabulares (ejemplo: 10 columnas de datos) 10 neuronas
Imágenes en escala de grises de 28×28 píxeles 784 neuronas (28×28)
Imágenes en color de 64×64 píxeles (RGB) 12,288 neuronas (64×64×3)

 

 

Ejemplo:

 

Para una imagen en color de 28×28 píxeles 

 

La capa de entrada tendría 28×28×3 = 2352 neuronas

 

Cada píxel tiene 3 valores RGB.

 

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# Red neuronal con 5 entradas
modelo = Sequential([
Dense(64, activation=’relu’, input_shape=(5,)), # Capa de entrada con 5 neuronas
Dense(32, activation=’relu’), # Capa oculta
Dense(1, activation=’sigmoid’) # Capa de salida
])

 

 

La capa de entrada tiene 5 neuronas

 

El conjunto de datos tiene 5 características.

 

La capa de entrada conecta los datos con la red neuronal.

 

No realiza cálculos solo transmite la información.

 

Su tamaño depende de la cantidad de características.

 

Del conjunto de datos.

 

 

Manu Duque
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