Núcleo de Convolución (Convolutional Kernel)

Elemento fundamental en redes neuronales convolucionales que actúa como un filtro matemático aplicado a los datos de entrada, generalmente imágenes o señales, para extraer características específicas relevantes para el aprendizaje.

Consiste en una matriz de valores, conocida como pesos, que se multiplica por sectores locales de la entrada a través de la operación de convolución, produciendo un mapa de características como salida.

Su finalidad principal es identificar patrones como bordes, texturas o formas en los datos, permitiendo que las capas profundas de la red detecten y aprendan representaciones complejas.

El tamaño del núcleo, su configuración de pesos y la forma en que se desliza sobre la entrada (stride) influyen directamente en la calidad y eficiencia del procesamiento.

Forma parte esencial de muchos algoritmos de visión por computadora y reconocimiento de imágenes, funcionando como una pieza clave para tareas como clasificación, segmentación y detección de objetos.