Descripción: Una capa densa, también conocida como capa completamente conectada, es un componente fundamental en las redes neuronales, donde cada neurona de la capa está conectada a todas las neuronas de la capa anterior. Este tipo de capa se utiliza para transformar la representación de los datos a través de una serie de pesos y sesgos que se ajustan durante el proceso de entrenamiento. En una capa densa, cada neurona recibe la entrada de todas las neuronas de la capa anterior, lo que permite que la red aprenda patrones complejos y relaciones no lineales en los datos. Las capas densas son especialmente efectivas en tareas de clasificación y regresión, ya que pueden combinar características extraídas por capas anteriores para realizar predicciones más precisas. Las capas densas son comúnmente utilizadas en el aprendizaje profundo y pueden ser implementadas en diversas bibliotecas de aprendizaje automático, donde se permite especificar el número de neuronas y la función de activación. La flexibilidad y la capacidad de las capas densas para aprender representaciones complejas las convierten en una elección común en la construcción de modelos de redes neuronales, tanto en aplicaciones sencillas como en arquitecturas más avanzadas como las redes neuronales profundas.
Usos: Las capas densas se utilizan principalmente en redes neuronales para tareas de clasificación y regresión. Son comunes en modelos de aprendizaje profundo, donde se combinan con otras capas, como capas convolucionales y de activación, para mejorar la capacidad de la red para aprender representaciones complejas de los datos. También se emplean en sistemas de recomendación, procesamiento de lenguaje natural y reconocimiento de imágenes, donde la capacidad de combinar múltiples características es crucial para el rendimiento del modelo.
Ejemplos: Un ejemplo práctico del uso de capas densas es en la clasificación de imágenes, donde una red neuronal convolucional puede extraer características de las imágenes a través de capas convolucionales y luego utilizar capas densas para realizar la clasificación final. Otro ejemplo es en modelos de predicción de precios, donde las capas densas pueden combinar diferentes características de entrada, como el tamaño de la casa, la ubicación y el número de habitaciones, para predecir el precio de una propiedad.
