Una red neuronal convolucional (CNN, por sus siglas en inglés) es un tipo de red neuronal que se utiliza para procesar datos con estructura de cuadrícula, como imágenes y señales de audio. La CNN utiliza una serie de capas de convolución y agrupación para extraer características de la imagen, y luego una serie de capas totalmente conectadas para clasificar la imagen.

La capa de convolución utiliza filtros para convolucionar la imagen y crear mapas de características. La capa de agrupación reduce el tamaño de los mapas de características al tomar el valor máximo o promedio de una región. Luego, las capas totalmente conectadas combinan las características de las capas anteriores para clasificar la imagen.

Las redes neuronales convolucionales son muy populares en aplicaciones de visión por computadora, como reconocimiento de objetos, clasificación de imágenes, segmentación semántica y detección de objetos.

Aquí hay un ejemplo básico de cómo se puede implementar una red neuronal convolucional en Python utilizando la biblioteca Keras:

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

* Definir la arquitectura de la CNN

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

* Compilar el modelo

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

* Entrenar el modelo

model.fit(X_train, y_train, epochs=10, validation_data=(X_test, y_test))

Este ejemplo define una red neuronal convolucional con tres capas de convolución y dos capas totalmente conectadas para clasificar imágenes del conjunto de datos MNIST. La función de activación ReLU se utiliza en las capas de convolución y la función de activación softmax se utiliza en la capa de salida para clasificar las imágenes en diez categorías diferentes.

Espero que esto te ayude a entender cómo funcionan las redes neuronales convolucionales y cómo se pueden implementar en Python.
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