Función de activación

En el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, es un componente matemático clave dentro de las redes neuronales.

Se encarga de transformar la entrada de un nodo o neurona en una salida deseada, definiendo si dicha neurona debe activarse o no.

Introduciendo no linealidad en el modelo, permite que la red neuronal pueda aprender y representar relaciones complejas en los datos.

Existen diversos tipos, como la función Sigmoid, ReLU (Rectified Linear Unit), Tanh, entre otras, cada una diseñada para desempeñar roles específicos según el problema a resolver.

Su selección es crucial para el rendimiento de la red, afectando tanto la velocidad de aprendizaje como la precisión del modelo.