Niveles Jerárquicos

En inteligencia artificial y machine learning, los niveles jerárquicos hacen referencia a las capas o etapas en las que un sistema organiza y procesa la información para extraer patrones, características o tomar decisiones.

Estas jerarquías suelen observarse en arquitecturas como las redes neuronales profundas, donde cada capa procesa datos en diferentes niveles de abstracción, desde características básicas hasta conceptos más complejos.

El objetivo de este enfoque escalonado es desglosar problemas complejos en pasos más manejables, permitiendo al sistema aprender representaciones más precisas y útiles.

Cada nivel jerárquico generalmente se especializa en un tipo de tarea o transformación específica, funcionando de manera colaborativa para alcanzar el resultado final.

Neural Style Transfer (Transferencia de Estilo Neuronal)