La estructura habitual (y más básica) de una red neuronal es la siguiente:
Las neuronas artificiales están agrupadas en capas y éstas se dividen en tres tipos:
- Una capa de entrada que, estrictamente hablando, no está formada por neuronas artificiales, simplemente recibe los datos de entrada.
- Capas ocultas, que reciben este nombre porque no son visibles ni desde la entrada ni desde la salida. El número de capas ocultas es variable y depende del objetivo perseguido.
- Una capa de salida que, en función del tipo de escenario en el que nos encontremos (clasificación o regresión) tendrá una o más neuronas.
La información fluye desde la capa de entrada hasta la capa de salida, siendo procesada en las capas ocultas, y la salida de todas las neuronas sirve de entrada para todas las neuronas de la siguiente capa.
En arquitecturas más complejas, la información no solo se desplaza desde la entrada hasta la salida (pueden existir realimentaciones, por ejemplo) y, además de neuronas artificiales, pueden existir otros elementos.
