Las redes neuronales son un componente esencial en el campo de la inteligencia artificial, especialmente en el aprendizaje profundo (Deep Learning). La arquitectura de una red neuronal define cómo se organizan y conectan las neuronas en la red, lo cual afecta directamente su capacidad para aprender y generalizar a partir de los datos.

Una neurona artificial es la unidad básica de una red neuronal. Cada neurona recibe una o más entradas, las procesa a través de una función de activación y produce una salida.

Estructura de una Neurona:

• Entradas (x1, x2, ..., xn): Los datos de entrada.
• Pesos (w1, w2, ..., wn): Coeficientes que ponderan la importancia de cada entrada.
• Sesgo (b): Un valor adicional que ayuda a ajustar la salida.
• Función de Activación (f): Una función que introduce no linealidad en la salida.

Fórmula de la Neurona: \[ y = f\left(\sum_{i=1}^{n} w_i x_i + b\right) \]

Las redes neuronales están compuestas por capas de neuronas. Cada capa tiene un rol específico en el procesamiento de la información.

• Capa de Entrada: Recibe los datos iniciales.
• Capas Ocultas: Procesan la información recibida de la capa anterior.
• Capa de Salida: Produce el resultado final de la red.

• Capa Densa (Fully Connected): Cada neurona está conectada a todas las neuronas de la capa anterior.
• Capa Convolucional: Utilizada principalmente en redes neuronales convolucionales (CNN) para procesar datos con estructura de cuadrícula, como imágenes.
• Capa Recurrente: Utilizada en redes neuronales recurrentes (RNN) para procesar secuencias de datos.

Una red neuronal simple puede tener la siguiente estructura:

1. Capa de Entrada: 3 neuronas (para 3 características de entrada).
2. Capa Oculta: 4 neuronas.
3. Capa de Salida: 1 neurona (para una salida binaria).

Explicación del Código:

• Sequential: Define una secuencia lineal de capas.
• Dense: Añade una capa densa (fully connected) al modelo.
• units: Número de neuronas en la capa.
• activation: Función de activación (e.g., 'relu' para capas ocultas, 'sigmoid' para la capa de salida).
• input_shape: Define la forma de los datos de entrada (3 características en este caso).
• compile: Configura el modelo con un optimizador, una función de pérdida y métricas.

Objetivo: Crear una red neuronal con una capa de entrada de 5 neuronas, dos capas ocultas de 10 y 5 neuronas respectivamente, y una capa de salida de 1 neurona.

Instrucciones:

1. Define el modelo utilizando Sequential.
2. Añade las capas utilizando Dense.
3. Compila el modelo con el optimizador 'adam' y la función de pérdida 'binary_crossentropy'.
4. Muestra el resumen del modelo.

En esta sección, hemos explorado la arquitectura de las redes neuronales, comprendiendo los componentes básicos como las neuronas, las capas y los tipos de capas. También hemos visto cómo implementar una red neuronal simple utilizando Keras. En la próxima sección, profundizaremos en el aprendizaje profundo y sus aplicaciones.