Función de transferencia

En el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning, este término se refiere a las funciones matemáticas que definen cómo el valor de entrada de una neurona en una red neuronal se transforma en un valor de salida.

Estas funciones son cruciales para determinar cómo una red neuronal procesa y transmite información desde una capa a otra en el modelo.

También conocidas como funciones de activación, juegan un papel esencial en la introducción de no linealidades en el modelo, permitiendo que las redes sean capaces de aprender patrones complejos.

Existen múltiples variantes, como la función sigmoide, ReLU, tanh, entre otras, y cada una tiene aplicaciones y beneficios específicos según el tipo de problema que se quiera abordar.

Son fundamentales para el entrenamiento exitoso de modelos al impactar en la convergencia y el rendimiento del aprendizaje de la red.