¿Qué es un Perceptrón Multicapa? La Evolución de la Neurona Básica

Si el perceptrón simple fuera una calculadora, el perceptrón multicapa sería una computadora.

Así de grande es el salto.

Pero vamos por partes. Si alguna vez te preguntaste cómo una red neuronal es capaz de reconocer tu cara, traducir un texto o jugar ajedrez mejor que tú, una de las piezas clave detrás de ese poder es el Perceptrón Multicapa (o MLP, por sus siglas en inglés: Multilayer Perceptron).

El bloque básico: el perceptrón

Un perceptrón es la unidad más simple de una red neuronal:

Toma varias entradas, las multiplica por pesos, las suma, les aplica una función (como una puerta lógica suave), y escupe una salida.

Como un filtro muy básico que decide: “¿esto parece un gato o no?”.

El problema: este modelo tan simple solo puede resolver problemas linealmente separables. Es decir, no puede diferenciar bien entre cosas más complejas, como un gato y un perro en fotos realistas.

¿Entonces qué hacemos? Le ponemos más capas

Aquí entra el protagonista de esta entrada: El Perceptrón Multicapa

Un MLP no es más que varios perceptrones conectados en capas:

[Entrada] → [Capa Oculta 1] → [Capa Oculta 2] → … → [Salida]

Cada neurona de una capa está conectada a todas las neuronas de la capa siguiente. Por eso también se llaman redes fully connected o densamente conectadas.

Estas capas ocultas permiten que la red aprenda relaciones no lineales entre los datos. Ahora sí puede entender que hay sutilezas entre la oreja de un gato y la de un perro.

¿Cómo aprende una MLP?

El proceso mágico se llama retropropagación del error (backpropagation), y va así:

1. Propagación hacia adelante (forward pass): El input se mueve capa por capa hasta producir una salida.
2. Cálculo del error: Se compara la salida obtenida con la deseada. Se mide qué tan mal lo hizo.
3. Retropropagación del error: El error “viaja hacia atrás” ajustando los pesos de cada conexión, usando derivadas (gradient descent y compañía).
4. Repetición: Se repite este proceso muchas veces hasta que el error disminuye lo suficiente.

¿Qué puede hacer un MLP?

Básicamente, todo lo que implique:

• Clasificación
• Predicción
• Reconocimiento de patrones

Ejemplos reales:

• Clasificar correos como spam o no spam
• Predecir el precio de una casa
• Reconocer dígitos manuscritos
• Diagnóstico médico con base en síntomas

No es el algoritmo más moderno hoy en día (las CNN y las RNN lo han superado en tareas específicas), pero sigue siendo el corazón de muchas aplicaciones y un excelente punto de partida para entender redes neuronales.

En resumen:

Un Perceptrón Multicapa es como pasar de resolver sumas con papel y lápiz a usar Excel con macros. Te permite aprender patrones complejos, adaptarse a tareas no lineales y resolver problemas reales que un perceptrón simple nunca podría entender.
Si estás aprendiendo sobre IA, el MLP es tu puerta de entrada ideal. Entiéndelo bien, y el resto (CNN, RNN, transformers...) será pan comido.