6.3: Perceptrón Multicapa
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En este esquema de una red neuronal del tipo perceptrón multicapa, las entradas figuran en rojo, las salidas en azul, y los distintos perceptrones en amarillo.
Como se puede observar, en este tipo de de red neuronal (denominado feed-forward en inglés), los perceptrones se organizan en capas (las distintas columnas en la figura), de manera que los perceptrones o neuronas de cada capa realizan operaciones de manera simultánea sobre los datos precedentes (ya sean de entrada o de una capa previa). El alto número de capas típico de estas redes que se emplea en problemas complejos es lo que llevó a calificarlas como "redes profundas" y derivó en el concepto de "Aprendizaje profundo" o Deep Learning.
Existen muchos otros tipos de redes neuronales, que se diferencian principalmente en la forma en la que se establecen las conexiones entre los perceptrones o neuronas de la red, estableciendo conexiones recursivas, saltando una serie de capas.. El diseño de las conexiones óptimas de los perceptrones de una red es un importante campo de investigación en la actualidad.