Diferencia entre revisiones de «Bosque profundo»

Revisión actual - 14:22 5 jun 2026

El bosque profundo (calco del inglés deep forest, también llamado Multi-Grained Cascade Forest o gcForest) es, en el aprendizaje automático profundo, la alternativa más conocida a las redes neuronales artificiales profundas.

En lugar de usar capas de neuronas que se activan con funciones matemáticas (como ReLU o Sigmoide), el bosque profundo apila capas de bosques aleatorios (random forests) y árboles de decisión avanzados.

Funcionamiento

Estructura en cascada: Los datos entran a la primera capa, que está formada por varios Random Forests. Cada bosque da una predicción (una distribución de probabilidad).
Procesamiento capa por capa: Las predicciones de la primera capa se combinan con los datos originales y se pasan a la segunda capa, que contiene otra tanda de bosques.
Aprendizaje de representaciones: Igual que una red neuronal profunda aprende rasgos abstractos en cada capa (bordes → formas → rostros), el bosque profundo refina la información procesamiento tras procesamiento.
Control automático del tamaño: A diferencia de las redes neuronales, donde el programador debe definir cuántas capas quiere a ojo, el bosque profundo añade capas automáticamente y se detiene cuando el rendimiento deja de mejorar en el conjunto de validación.

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 # '''Estructura en cascada:''' Los datos entran a la primera capa, que está formada por varios ''Random Forests''. Cada bosque da una predicción (una distribución de probabilidad).
-# '''Procesamiento capa por capa:''' Las predicciones de la primera capa se combinan con los datos originales y se pasan a la segunda capa (que contiene otra tanda de bosques).
+# '''Procesamiento capa por capa:''' Las predicciones de la primera capa se combinan con los datos originales y se pasan a la segunda capa, que contiene otra tanda de bosques.
-# '''Aprendizaje de representaciones:''' Igual que una red neuronal profunda aprende rasgos abstractos en cada capa (bordes $\rightarrow$ formas $\rightarrow$ rostros), el Bosque Profundo refina la información procesamiento tras procesamiento.
+# '''Aprendizaje de representaciones:''' Igual que una red neuronal profunda aprende rasgos abstractos en cada capa (bordes → formas → rostros), el bosque profundo refina la información procesamiento tras procesamiento.
-# '''Control automático del tamaño:''' A diferencia de las redes neuronales, donde el programador debe definir cuántas capas quiere a ojo, el Deep Forest añade capas automáticamente y se detiene cuando el rendimiento deja de mejorar en el conjunto de validación.
+# '''Control automático del tamaño:''' A diferencia de las redes neuronales, donde el programador debe definir cuántas capas quiere a ojo, el bosque profundo añade capas automáticamente y se detiene cuando el rendimiento deja de mejorar en el conjunto de validación.
 [[Categoría:Aprendizaje automático]]