Esto contrasta con una red estocástica (o red probabilística), donde la salida está influenciada por elementos aleatorios, lo que significa que la misma entrada puede conducir a diferentes salidas en diferentes ejecuciones.
Aquí hay un desglose:
* redes deterministas: Estas redes son predecibles. Una vez que se fija la arquitectura (pesos, capas, funciones de activación, etc.), la respuesta a una entrada dada es siempre la misma. La mayoría de las redes neuronales de alimentación tradicionales con pesos fijos son deterministas.
* Redes estocásticas: Estas redes incorporan aleatoriedad, a menudo a través de técnicas como el abandono (ignorando temporalmente las neuronas durante el entrenamiento), agregando ruido a entradas o pesos, o utilizando funciones de activación estocástica. Esta aleatoriedad puede mejorar la generalización y la robustez, pero hace que la salida sea menos predecible para una entrada dada.
Implicaciones:
* Reproducibilidad: Las redes deterministas son altamente reproducibles. Los mismos resultados se pueden lograr repetidamente.
* Depuración: Más fácil de depurar porque el comportamiento es consistente y predecible.
* Entrenamiento: Podría converger más lento o atascarse en optimas locales en comparación con las redes estocásticas en algunos casos.
* Generalización: A veces puede conducir a un sobreajuste si no está cuidadosamente diseñado.
En resumen, la diferencia clave radica en la presencia o ausencia de aleatoriedad en la operación de la red. La elección entre una red determinista y estocástica depende de la aplicación específica y sus requisitos para la previsibilidad, la robustez y la capacidad de generalización.