"Jefe" de una Neurona

Las funciones de activación en las redes neuronales son una parte importante de cada neurona. Reciben como entrada la suma de todas las entradas multiplicadas por los pesos (lo que la neurona "ve"), y luego convierten esta suma en algún valor, que posteriormente se transmite a través de la red.

Imagina un departamento en una oficina. Los empleados de este departamento procesan la información que reciben y deciden qué hacer a continuación. En nuestra analogía, el departamento es una sola neurona, los empleados del departamento son los pesos de las neuronas, y la información que reciben es la entrada.

Cada empleado procesa la información, teniendo en cuenta sus particularidades (pesos). Pero la decisión sobre qué información transferir más adelante la toma el jefe del departamento. Aquí es donde entra en juego la función de activación.

La función de activación es el "jefe" interno de cada neurona. Observa la información procesada por los trabajadores y decide qué hacer a continuación. Dependiendo de cuán "importante" considere el jefe la información, puede decidir transmitirla a la siguiente cadena (a otra neurona en la siguiente capa de la red) o descartarla.

De manera más matemática, la función de activación introduce una no linealidad en la operación de la neurona, lo que le permite extraer patrones más complejos de los datos e introduce flexibilidad en el funcionamiento de una red neuronal.

Opciones de funciones de activación

Ejemplos de funciones de activación incluyen:

• Función sigmoide: esta función convierte cualquier valor de entrada en un número entre 0 y 1. Esto permite que la neurona genere una salida que siempre está en un cierto rango:

• ReLU (Unidad Lineal Rectificada): esta función de activación convierte cualquier número negativo en 0 y deja cualquier número positivo sin cambios. Esta es una característica simple que permite a las neuronas manejar fácilmente problemas no lineales:

• Tanh (Tangente hiperbólica): esta función es muy similar a la función sigmoide, pero convierte la entrada en un número entre -1 y 1, lo que la hace más versátil que la función sigmoide:

Diferencias entre funciones de activación

Se utilizan diferentes funciones de activación en distintos casos, dependiendo de la tarea que la red neuronal necesite resolver.

Si utilizamos la función de activación ReLU, el "jefe" trabajará según el principio "todo lo que es importante, lo dejo, y todo lo que no es importante (es decir, negativo), lo descarto."

Si utilizamos la función sigmoide, el jefe se comportará de manera un poco diferente, intentando convertir cualquier información recibida en algo entre 0 y 1, lo que puede interpretarse como una probabilidad o grado de certeza. Esto puede indicar cuán útil es la información.

Es importante comprender que una función de activación es simplemente una regla que determina cómo reacciona una neurona a la información que recibe. Ayuda a que el trabajo de la neurona sea más flexible y adaptable, lo que a su vez permite que la red neuronal aprenda y realice predicciones más precisas.