Feedforward Neural Network
Una red neuronal feedforward es un modelo en el que la información fluye únicamente en una dirección: de la capa de entrada a la capa de salida, pasando por una o varias capas ocultas. No existen bucles ni retroalimentación, lo que la diferencia de redes recurrentes (RNN).
Contexto
Estas redes fueron de las primeras arquitecturas exploradas en inteligencia artificial. El perceptrón de los años 50 marcó el inicio, pero fue con los perceptrones multicapa (MLP) y la retropropagación (backpropagation) en los años 80 que se consolidaron como modelos prácticos y eficientes.
Aplicaciones
- Clasificación de patrones simples: dígitos manuscritos, caracteres básicos.
- Modelado predictivo: tareas de regresión en datos estructurados.
- Proyectos educativos: introducción al aprendizaje profundo por su claridad conceptual.
Ventajas y limitaciones
- Ventaja: arquitectura sencilla y fácil de interpretar en comparación con otros modelos más complejos.
- Limitación: no apta para problemas que requieren memoria o contexto (secuencias de texto, series temporales).
- Hoy en día, se utilizan como bloques fundamentales dentro de arquitecturas más avanzadas.
Las redes neuronales feedforward pueden verse como el punto de partida de la IA moderna. Su arquitectura sencilla permitió demostrar, de manera temprana, que las máquinas podían aprender representaciones no triviales a partir de datos.
Un concepto clave ligado a estas redes es la capacidad de aproximar funciones complejas, lo que sentó las bases teóricas de su utilidad. Aunque hoy en día arquitecturas como las CNN o los Transformers dominen, los FFNN continúan siendo muy usados en problemas donde los datos no tienen una estructura secuencial o espacial marcada.
Ejemplos actuales incluyen la predicción de series económicas simples, el diagnóstico basado en características tabulares de pacientes, o el filtrado inicial en sistemas de recomendación. Su principal limitación sigue siendo la falta de memoria y contexto, lo que obliga a combinarlos con otros enfoques cuando se trata de datos dinámicos o secuenciales.
Referencias
- Bishop, C. Pattern Recognition and Machine Learning (Springer, 2006).
