Las funciones de activación son elementos fundamentales en la estructura y el funcionamiento de las redes neuronales. Se definen como funciones matemáticas que se aplican a la salida de cada neurona en una red neuronal, después de que se realiza la suma ponderada de las entradas. Estas funciones introducen no linealidad en la red neuronal, permitiendo que la red aprenda y modele relaciones complejas en los datos.
Como complemento, revise a continuación el siguiente vídeo sobre Funciones de activación del canal Ringa Tech:
A continuación conoceremos las cuatro funciones de activación más comunes.
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Función Sigmoide
Transforma los valores de entrada en un rango entre 0 y 1, lo que la hace útil para modelos de clasificación binaria.
Función ReLU (Rectified Linear Unit)
Devuelve cero para valores negativos y el mismo valor para valores positivos, lo que ayuda a evitar el problema de la desaparición del gradiente y acelera el proceso de entrenamiento.
Función Tanh (Tangente Hiperbólica)
Similar a la función sigmoide, pero devuelve valores en un rango entre -1 y 1, lo que puede ayudar a la convergencia más rápida durante el entrenamiento.
Función Softmax
Utilizada en la capa de salida de redes neuronales para problemas de clasificación multiclase, convierte las salidas en probabilidades que suman 1, facilitando la interpretación de las predicciones como distribuciones de probabilidad.
Estas funciones de activación son cruciales para introducir la capacidad de aprendizaje no lineal en las redes neuronales y permitirles modelar relaciones complejas en los datos.
La arquitectura de una red neuronal está determinada por la cantidad y disposición de las capas descritas anteriormente, así como por el tipo de funciones de activación utilizadas en cada capa. En conjunto, las funciones de activación y las capas permiten que las redes neuronales aprendan y modelen relaciones complejas en los datos, lo que las hace una herramienta poderosa en el campo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial.