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Perceptrón: ¿qué es y para qué sirve?

Mike A

Mike A

4 min

Un perceptrón es una neurona artificial, indispensable para las redes neuronales del Deep Learning. Descubre su principio, su uso y su importancia en Data Science.

Un perceptrón es una neurona artificial, indispensable para las redes neuronales del Deep Learning. Descubre su principio, su uso y su importancia en Data Science. 

Para comprender qué es un perceptrón, primero hay que entender el concepto de red neuronal artificial. Como seguramente sabes, el cerebro humano está compuesto por miles de millones de neuronas.

Esas neuronas son células nerviosas interconectadas que permiten el tratamiento y la transmisión de señales químicas y eléctricas. Las dendritas son ramificaciones que reciben la información de otras neuronas. Los núcleos celulares tratan la información recibida a partir de las dendritas. Por último, las sinapsis sirven de conexión entre las neuronas.

Las neuronas artificiales tratan de imitar el funcionamiento de las neuronas del cerebro. Se trata de una función matemática que se basa en un modelo neuronal biológico. Cada neurona recibe datos, los pesa, calcula su suma y presenta un resultado por medio de una función no lineal.

Una red neuronal artificial está compuesta por múltiples neuronas artificiales. Los resultados de los cálculos se transmiten de una neurona a otra, y cada una conserva un estado interno llamado señal de activación. Las neuronas están conectadas entre sí por enlaces de conexión por los que circula la información sobre los datos introducidos.

En cada red neuronal, distinguimos la capa de entrada, la capa de salida y las diferentes capas escondidas. Los datos se transmiten de una capa a otra.

¿Qué es el perceptrón?

En 1957 Frank Rosenblatt inventó el perceptrón en el laboratorio aeronáutico de Cornell. Basándose en los primeros conceptos de neuronas artificiales, propuso la “regla de aprendizaje del perceptrón”.

Un perceptrón es una neurona artificial, y, por tanto, una unidad de red neuronal. El perceptrón efectúa cálculos para detectar características o tendencias en los datos de entrada.

Se trata de un algoritmo para el aprendizaje supervisado de clasificadores binarios. Ese algoritmo es el que permite que las neuronas artificiales aprendan y traten los elementos de una serie de datos. 

El perceptrón desempeña un papel esencial en los proyectos de Machine Learning. Se utiliza en gran medida para clasificar datos, o como algoritmo que permite simplificar o supervisar las capacidades de aprendizaje de los clasificadores binarios. 

Recordemos que el aprendizaje supervisado consiste en enseñar a un algoritmo a hacer predicciones. Para conseguirlo, se alimenta el algoritmo con ayuda de datos que ya están etiquetados correctamente.

La regla de aprendizaje del perceptrón

Según la Perceptron Learning Rule (regla de aprendizaje del perceptrón), el algoritmo enseña automáticamente los coeficientes de peso óptimo. Para determinar si una neurona “se enciende” o no, las características de los datos de entrada se multiplican por esos pesos

El perceptrón recibe múltiples señales de entrada. Si la suma de las señales supera un umbral determinado, se produce una señal o, por el contrario, no se emite ningún resultado. 

En el marco del método de aprendizaje supervisado de Machine Learning, es lo que permite predecir la categoría de una muestra de datos. Por tanto, se trata de un elemento esencial.

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La fórmula del perceptrón

La función del perceptrón

En realidad el perceptrón es una función matemática. Los datos de entrada (x) se multiplican por los coeficientes de peso (w). El resultado es un valor.

Ese valor puede ser positivo o negativo. La neurona artificial se activa si el valor es positivo. Solo se activa si el peso calculado de los datos de entrada supera un umbral determinado. 

El resultado predicho se compara con el resultado conocido. En caso de diferencia, el error se retropropaga para permitir ajustar los pesos.

Perceptrón con capa única frente multicapas

Distinguimos dos tipos de perceptrón: con capa única y multicapas. Un perceptrón con capa única puede enseñar únicamente funciones lineales separables. 

Un perceptrón multicapas, también llamado red neuronal “feed-forward” permite superar ese límite y ofrece una potencia de cálculo superior. También es posible combinar varios perceptrones para crear un mecanismo poderoso.

Perceptrón y redes neuronales

En resumidas cuentas, una red neuronal es un conjunto de perceptrones interconectados. Su funcionamiento se basa en operaciones de multiplicación entre dos componentes importantes: las entradas de datos (input) y el peso. 

La suma de esa multiplicación se transmite a una función de activación, que determina un valor binario de 0 o 1. Lo que permite clasificar los datos.

¿Cómo aprender a utilizar el perceptrón?

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