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Redes convolucionales (CNN)

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¿Qué es?

Redes cuyas capas convolucionan la entrada con núcleos pequeños aprendidos: equivariantes a traslaciones y con pocos parámetros. La columna vertebral de la visión por computador desde 2012.

Fórmulas

(K⋆I)[i,j]=∑m,nK[m,n] I[i+m, j+n](K \star I)[i,j] = \sum_{m,n} K[m,n]\,I[i+m,\,j+n]

Las matemáticas que hay detrás

  • Convolución★★★★★fundamental

    Una capa convolucional desliza núcleos aprendidos sobre la entrada (en rigor, una correlación cruzada: el núcleo no se invierte).

  • Transformada de Fourier★★★★★avanzada

    Las convoluciones grandes se pueden calcular con FFT; los Fourier neural operators aprenden directamente en el espacio de frecuencias.

Esta página tiene lo esencial. Un desarrollo más completo (intuición, definición formal, ejemplo resuelto) está en camino.

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