Núcleo de Activación

En el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning, se refiere a la función matemática que determina si una neurona artificial debe activarse o no ante cierto conjunto de datos de entrada.

Su propósito principal es introducir no linealidades en el modelo, permitiendo que las redes neuronales aprendan y representen relaciones complejas en los datos.

Entre las funciones de activación más comunes se encuentran la función sigmoide, ReLU (Unidad Lineal Rectificada), tangente hiperbólica y softmax.

Cada función de activación tiene características y aplicaciones específicas, dependiendo del tipo de problema que se quiera resolver o de la arquitectura del modelo.

Desempeña un papel fundamental en el entrenamiento de las redes neuronales, ya que influye directamente en la capacidad del modelo para converger y generalizar.