El Perceptrón Multicapa (MLP, por sus siglas en inglés) es una red neuronal artificial que se utiliza para el aprendizaje supervisado en el campo del aprendizaje automático. El MLP está compuesto por múltiples capas de neuronas interconectadas, en las que las salidas de las neuronas de una capa se convierten en entradas para la siguiente capa. La primera capa se llama capa de entrada, la última capa se llama capa de salida y las capas intermedias se llaman capas ocultas.
El MLP es capaz de realizar tareas de clasificación y regresión, y puede ser utilizado para problemas en los que la relación entre las entradas y las salidas no es lineal. El algoritmo de entrenamiento utilizado por el MLP se basa en la propagación hacia atrás (backpropagation), que ajusta los pesos de las conexiones de la red para minimizar el error de predicción entre las salidas producidas por la red y las salidas deseadas.
El MLP es uno de los modelos de red neuronal más utilizados en el aprendizaje automático debido a su capacidad para modelar relaciones no lineales y su capacidad de generalización. Sin embargo, el entrenamiento de un MLP puede ser computacionalmente costoso y puede requerir un gran conjunto de datos de entrenamiento para evitar el sobreajuste (overfitting). Además, la elección adecuada de la arquitectura de la red, incluyendo el número de capas y el número de neuronas en cada capa, es un desafío importante en la construcción de un MLP eficaz para un problema dado.
A pesar de estos desafíos, el MLP ha sido utilizado con éxito en una variedad de aplicaciones de aprendizaje automático, como la detección de fraudes en tarjetas de crédito, el análisis de sentimientos en redes sociales y la identificación de objetos en imágenes. Además, el MLP ha sido utilizado como una base para el desarrollo de modelos de red neuronal más complejos, como las redes neuronales convolucionales (CNN) y las redes neuronales recurrentes (RNN).
Qué es MLP en IA
Multilayer perceptron
Los MLP consisten en capas completamente conectadas donde cada nodo de cada capa adyacente está conectado. Es la arquitectura más básica de una red neuronal artificial (ANN, por sus siglas en inglés). En Ref. [59], se demostró que los MLP pueden ser utilizados para predecir los espectros de dispersión de nanopartículas multicapas con espesores variables [60]. La relación entre el diseño de partículas y el espectro de dispersión se entrenó lo suficientemente bien utilizando una red superficial simple con un conjunto de datos de 50,000 muestras. Esta investigación mostró que los MLP bien entrenados pueden ser utilizados como un aproximador de las ecuaciones de Maxwell con una precisión razonable y un aumento en la velocidad en comparación con las simulaciones analíticas convencionales.
Más allá de la modelización directa, los MLP se aplicaron al diseño inverso. En Ref. [61], se desarrolló un método de diseño inverso utilizando una red profunda y ancha. La entrada se configuró en tres tipos de datos de series que constan de 43 puntos de muestreo y la salida en ocho características de diseño de una antena en forma de H, incluyendo la existencia de una pata, el ángulo de la estructura y las longitudes de cada parte (Fig. 6B). Con 15,000 muestras simuladas, la red entrenada fue capaz de diseñar estructuras que satisfacen el espectro deseado, que se verificaron mediante simulaciones de onda completa.
Aunque se ha demostrado que los MLP producen diseños candidatos adecuados, sin restricciones adecuadas, el diseño inverso puede ser difícil de realizar experimentalmente debido a características que son demasiado pequeñas o grandes, o que tienen una relación de aspecto irrealísticamente alta [62]. Esto se puede superar mediante la inclusión de restricciones adicionales en la función de costo del MLP [63]. Antes de proceder al diseño inverso, se especificaron parámetros de diseño geométrico razonables. Después de eso, la función de costo incluye no solo la diferencia entre el valor de predicción y el valor real, sino también la diferencia entre los parámetros geométricos recomendados y los parámetros geométricos preestablecidos. A través de esta función de costo con restricción geométrica, fue posible sugerir un diseño óptimo que no difiere demasiado de la geometría preestablecida. El vector de geometría incluye el grosor, el radio y la brecha entre los meta-átomos. Como resultado, la red entrenada fue capaz de recomendar rápidamente meta-átomos físicamente factibles que producen las propiedades ópticas requeridas.
Un problema fundamental del diseño inverso utilizando DL ocurre debido a la no unicidad de las soluciones; donde varias estructuras pueden producir las mismas propiedades ópticas. Esto dificulta el entrenamiento del modelo ya que se proporcionan diferentes soluciones para las mismas entradas. En Refs. [64, 65], se introdujeron redes en tándem. Esto funciona combinando una red de modelado directo preentrenada con una red inversa para superar el problema de uno a muchos [64,65]. Como se muestra en la Fig. 6C, la red inversa está conectada secuencialmente al modelo directo preentrenado. Para entrenar el modelo inverso, se combina el error del modelo inverso con el error entre el resultado de la red directa y la respuesta objetivo original. Para encontrar la película multicapa adecuada que pueda satisfacer el espectro de transmisión deseado, se utilizaron los espesores de 20 capas como parámetros de diseño y se utilizaron 200 puntos espectrales de transmisión como propiedades ópticas [66]. El modelo fue capaz de producir diseños inversos que se ajustan estrechamente a los espectros deseados, demostrando que las redes en tándem pueden superar el problema de la no unicidad para el diseño inverso en nanofotónica.
Paralelamente, los investigadores demostraron que los MLP se pueden utilizar para resolver problemas de diseño inverso de diversas aplicaciones, incluyendo dispositivos nanofotónicos integrados [67], generación de color [68,69], divisores de potencia fotónica [70], absorbentes [71] y partículas núcleo-cáscara [59,72]. En Ref. [72], se desarrolló un modelo de diseño inverso que considera tanto el grosor como el material de las nanopartículas núcleo-cáscara utilizando redes en tándem. Este resultado también demuestra que los métodos basados en DN pueden manejar el diseño multifuncional simplemente considerando múltiples parámetros de diseño (por ejemplo, longitud, grosor y tipos de materiales) y respuestas (por ejemplo, amplitud, fase y polarización), lo cual es difícil de lograr con pura intuición física.
Qué es un clasificador MLP
Understanding MLP Classifiers: A Powerful Tool for Machine Learning
En el vasto campo del aprendizaje automático, existen numerosos algoritmos y técnicas disponibles para resolver problemas de clasificación. Uno de estos algoritmos poderosos es el clasificador Multilayer Perceptron (MLP). MLP es un tipo de red neuronal artificial que ha demostrado ser efectiva en el manejo de tareas de clasificación complejas. En este artículo, exploraremos los conceptos clave detrás de los clasificadores MLP, su arquitectura, proceso de entrenamiento y sus aplicaciones en escenarios del entorno real.
La arquitectura de los clasificadores MLP
En su núcleo, un clasificador MLP consiste en múltiples capas de neuronas artificiales interconectadas, también conocidas como perceptrones. Estas capas suelen incluir una capa de entrada, una o más capas ocultas y una capa de salida. Cada neurona en la red recibe señales de entrada, aplica una función de activación no lineal y pasa la salida transformada a la siguiente capa. Este proceso continúa hasta la capa final, que produce la salida de clasificación.
Entrenamiento de un clasificador MLP
El entrenamiento de un clasificador MLP implica dos pasos principales: propagación hacia adelante y retropropagación. Durante la propagación hacia adelante, los datos de entrada se pasan a través de la red y se calculan las salidas de cada neurona. Las salidas calculadas se comparan luego con las etiquetas verdaderas y se calcula una métrica de error, como la pérdida de entropía cruzada. En el paso de retropropagación, el error se propaga hacia atrás a través de la red y los pesos de las neuronas se ajustan utilizando la optimización de descenso de gradiente. Este proceso iterativo continúa hasta que la red converge a un nivel satisfactorio de rendimiento.
Beneficios de los clasificadores MLP
No linealidad: Los clasificadores MLP pueden modelar relaciones no lineales complejas entre las características de entrada y las etiquetas objetivo. Esto los hace adecuados para tareas donde los límites de decisión son no lineales o involucran patrones intrincados.
Flexibilidad: Los clasificadores MLP pueden manejar varios tipos de datos, incluyendo datos numéricos, categóricos y de texto. También pueden acomodar múltiples clases de salida, lo que los hace adecuados para problemas de clasificación multi-clase.
Aprendizaje de características: A través de las capas ocultas, los clasificadores MLP pueden aprender automáticamente características relevantes a partir de datos de entrada sin procesar. Esto elimina la necesidad de ingeniería manual de características, ahorrando tiempo y esfuerzo en la etapa de preprocesamiento.
Aplicaciones de los clasificadores MLP
Los clasificadores MLP se han encontrado aplicaciones en una amplia gama de dominios, incluyendo:
- Reconocimiento de imágenes y objetos: Los clasificadores MLP se han utilizado para tareas como clasificación de imágenes, detección de objetos y reconocimiento facial.- Procesamiento de lenguaje natural: Los clasificadores MLP se han aplicado al análisis de sentimientos, categorización de texto y tareas de traducción de idiomas.- Análisis financiero: Los clasificadores MLP se han utilizado para la calificación crediticia, detección de fraudes y predicción del mercado de valores.- Diagnóstico médico: Los clasificadores MLP se han utilizado en el diagnóstico de enfermedades, análisis de imágenes médicas y predicción de resultados de pacientes.
Los clasificadores MLP son una herramienta valiosa en el campo del aprendizaje automático, ofreciendo la capacidad de manejar tareas de clasificación complejas. Con su capacidad para modelar relaciones no lineales, flexibilidad en el manejo de diferentes tipos de datos y capacidades de aprendizaje de características, los clasificadores MLP se han convertido en una elección popular para diversas aplicaciones. A medida que profundice en el entorno del aprendizaje automático, comprender los clasificadores MLP y sus principios subyacentes le permitirá aprovechar su potencial y resolver una amplia gama de problemas de clasificación.
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