Forward Propagation
La propagación hacia adelante es la fase en la que los datos iniciales viajan a través de una red neuronal, desde la capa de entrada hasta la de salida. En cada paso, los datos se transforman mediante pesos, sesgos y funciones de activación, lo que permite al modelo generar una predicción.
Cómo funciona
- Los datos crudos (por ejemplo, una imagen) ingresan en la capa de entrada.
- Cada neurona calcula una combinación ponderada de sus entradas y añade un sesgo.
- Una función de activación no lineal (ReLU, sigmoide, tanh, etc.) permite al modelo capturar patrones complejos.
- Finalmente, la capa de salida produce la predicción: una categoría, un valor numérico o una probabilidad.
Relación con el aprendizaje
La propagación hacia adelante solo produce resultados. El aprendizaje ocurre cuando se combina con la retropropagación, que compara la salida con el valor esperado, calcula el error y ajusta los parámetros del modelo para mejorar el rendimiento.
Aplicaciones
- Traducción automática en NLP.
- Sistemas de recomendación en comercio electrónico.
- Diagnóstico médico asistido por IA.
La propagación hacia adelante es el camino que siguen los datos dentro de una red neuronal. A medida que avanzan capa por capa, los valores se transforman en representaciones cada vez más abstractas: de píxeles a bordes, de bordes a formas, de formas a categorías completas.
Este proceso es determinista: dados los mismos parámetros y los mismos datos de entrada, la salida será siempre idéntica. Por eso es esencial entender que la propagación hacia adelante es solo la fase de cálculo, mientras que el aprendizaje real ocurre cuando se combina con la retropropagación y la optimización.
En la práctica, optimizar la propagación hacia adelante ha sido clave para escalar los modelos modernos. El uso de GPUs, TPUs y bibliotecas altamente paralelizadas ha permitido que este cálculo, antes costoso, pueda realizarse millones de veces por segundo. Gracias a ello, la propagación hacia adelante se encuentra en el núcleo de aplicaciones que van desde el diagnóstico médico hasta los traductores automáticos.
Referencias
- Chollet, F. (2018). Deep Learning con Python. Manning.
- Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2023). Speech and Language Processing. Pearson.
- Stanford CS231n : Redes Neuronales y Visión por Computador
