Redes Neuronales Convolucionales para Visión por Computadora

Arquitectura de una CNN

Las Redes Neuronales Convolucionales están diseñadas específicamente para procesar datos con estructura de cuadrícula, como imágenes.

Capas Principales

• Convolucional: Extrae características de la imagen
• Pooling: Reduce dimensionalidad
• Fully Connected: Clasificación final

Implementación con TensorFlow

model = Sequential([
    Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(64,64,3)),
    MaxPooling2D(2,2),
    Conv2D(64, (3,3), activation='relu'),
    MaxPooling2D(2,2),
    Flatten(),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dense(10, activation='softmax')
])