Las redes neuronales profundas son un tipo de inteligencia artificial (IA) que imita la forma en que los cerebros humanos procesan la información, pero comprender cómo 'piensan' estas redes ha sido un desafío durante mucho tiempo.
Las redes neuronales profundas son un tipo de inteligencia artificial que imita la forma en que los cerebros humanos procesan la información, pero comprender cómo "piensan" estas redes ha sido un desafío durante mucho tiempo.MADRID - Investigadores de la Universidad de Kyushu desarrolló un nuevo método para comprender cómo las redes neuronales profundas interpretan la información y la clasifican en grupos.
Las redes neuronales profundas procesan la información en muchas capas, de manera similar a cómo los humanos resuelven un rompecabezas paso a paso. La primera capa, conocida como capa de entrada, incorpora los datos sin procesar. Las capas posteriores, llamadas capas ocultas, analizan la información. Las primeras capas ocultas se centran en características básicas, como detectar bordes o texturas, como examinar piezas individuales del rompecabezas.
"Cuando simplificamos la información de alta dimensión en menos dimensiones, es como aplanar un objeto 3D en 2D: perdemos detalles importantes y no podemos ver la imagen completa. Además, este método de visualización de cómo se agrupan los datos dificulta la comparación entre diferentes redes neuronales o clases de datos", explica Vargas.
Nuestro método conserva el espacio dimensional superior, por lo que no se pierde información. Es el primer y único modelo que puede brindar una visión precisa del 'vecindario local' alrededor de cada punto de datos", enfatiza Vargas.
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