Las redes neuronales convolucionales (CNN, por sus siglas en inglés) son un tipo de arquitectura de redes neuronales profundas que se utilizan comúnmente para procesar y analizar datos de imágenes y videos. Se basan en la idea de que las imágenes contienen patrones y características que se pueden detectar mediante la aplicación de filtros convolucionales a la imagen de entrada.

Las CNN se componen de varias capas, incluyendo capas convolucionales, capas de agrupamiento (pooling), capas de activación y capas completamente conectadas. Las capas convolucionales aplican filtros a la imagen de entrada para detectar características y patrones en la imagen, mientras que las capas de agrupamiento reducen el tamaño de la imagen y las capas de activación aplican una función de activación no lineal para introducir no linealidad en la red. Las capas completamente conectadas se utilizan para la clasificación final de la imagen.

Ahora, en cuanto a las redes neuronales convolucionales más populares para la clasificación de imágenes, aquí están cinco de ellas:

VGG: VGG (Visual Geometry Group) es una red neuronal convolucional desarrollada por investigadores del University College London. Es una arquitectura muy profunda, con hasta 19 capas convolucionales, y ha demostrado un rendimiento excelente en varios conjuntos de datos de clasificación de imágenes.

ResNet: ResNet (Residual Network) es otra arquitectura de red neuronal convolucional muy profunda, con hasta 152 capas convolucionales. Es conocida por su innovador diseño de bloques residuales, que permiten a la red aprender características más profundas sin sufrir problemas de degradación del rendimiento.

Inception: Inception es una arquitectura de red neuronal convolucional desarrollada por investigadores de Google. Es conocida por su diseño innovador de módulos de convolución en paralelo, que permiten a la red aprender características a diferentes escalas.

MobileNet: MobileNet es una arquitectura de red neuronal convolucional diseñada específicamente para su uso en dispositivos móviles y aplicaciones de visión por computadora en tiempo real. Utiliza un diseño de capas separables en profundidad para reducir el número de parámetros y el tiempo de cómputo necesarios para ejecutar la red en dispositivos móviles.

AlexNet: AlexNet fue la primera arquitectura de red neuronal convolucional en ganar la competencia ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge en 2012. Es una red muy profunda con 8 capas convolucionales y ha sido ampliamente utilizada en la investigación de visión por computadora y el reconocimiento de imágenes.

Estas son solo algunas de las redes neuronales convolucionales más populares y exitosas para la clasificación de imágenes. Hay muchas otras arquitecturas que se han desarrollado en los últimos años y que siguen siendo objeto de investigación activa en el campo de la visión por computadora y el aprendizaje profundo.
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