Redes Neurales Convolutionales

Study Notes

Neural Networks:
- Designed to process general data, such as text or audio
- Use fully connected layers to learn global patterns
- Not optimized for image data
Convolutional Neural Networks (CNNs):
- Designed to process data with grid-like topology, such as images
- Use convolutional and pooling layers to learn local patterns and spatial hierarchies
- Optimized for image data

Convolutional Layers:
- Apply filters to small regions of the input data
- Learn local patterns and features
Pooling Layers:
- Downsample the input data to reduce spatial dimensions
- Retain important information
Flatten Layer:
- Flatten the output of convolutional and pooling layers
- Prepare data for fully connected layers
Fully Connected Layers:
- Learn global patterns and make predictions

Convolution:
- Apply filters to the input data using a sliding window
- Compute the dot product of the filter and the input data
- Produce a feature map
Activation Functions:
- Apply an activation function to the feature map
- Introduce non-linearity to the model
Pooling:
- Apply a pooling function to the feature map
- Downsample the data and retain important information

Robust to Image Transformations:
- CNNs can learn to recognize images regardless of position, scale, and rotation
Ability to Learn Hierarchical Representations:
- CNNs can learn local and global patterns in images
Improved Performance on Image Classification Tasks:
- CNNs have achieved state-of-the-art performance on various image classification benchmarks

Redes Neuronales:
- Diseñadas para procesar datos generales, como texto o audio
- Utilizan capas completamente conectadas para aprender patrones globales
- No están optimizadas para datos de imagen
Redes Neuronales Convolucionales (CNNs):
- Diseñadas para procesar datos con topología de rejilla, como imágenes
- Utilizan capas convolucionales y de pooling para aprender patrones locales y jerarquías espaciales
- Optimizadas para datos de imagen

Capas Convolucionales:
- Aplican filtros a pequeñas regiones de los datos de entrada
- Aprenden patrones locales y características
Capas de Pooling:
- Reducen la dimensión espacial de los datos de entrada
- Conservan información importante
Capa de Aplanamiento:
- Aplanan la salida de las capas convolucionales y de pooling
- Preparan los datos para capas completamente conectadas
Capas Completamente Conectadas:
- Aprenden patrones globales y hacen predicciones

Convolución:
- Aplican filtros a los datos de entrada utilizando una ventana deslizante
- Computan el producto punto del filtro y los datos de entrada
- Producen un mapa de características
Funciones de Activación:
- Aplican una función de activación al mapa de características
- Introducen no linealidad en el modelo
Pooling:
- Aplican una función de pooling al mapa de características
- Reducen la dimensión de los datos y conservan información importante

Robusto a Transformaciones de Imagen:
- Las CNNs pueden aprender a reconocer imágenes independientemente de la posición, escala y rotación
Habilidad para Aprender Representaciones Jerárquicas:
- Las CNNs pueden aprender patrones locales y globales en imágenes
Rendimiento Mejorado en Tareas de Clasificación de Imágenes:
- Las CNNs han logrado rendimiento estatal en diversas tareas de clasificación de imágenes