Funciones de activación

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Funciones de activación en redes neuronales
Jorge Garcia
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Jorge Garcia
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Funciones de activación
  1. Convierte la entrada en una salida, agregando propiedades no lineales a los resultados
    1. Función lineal
      1. Se define por: y= f(x) =x
        1. La salida es la misma que la entrada
        2. Función de activación de paso unitario
          1. Es útil en esquemas binarios
            1. La salida asume un valor 0 para argumento negativo y 1 para positivo
            2. Función sigmoide
              1. Aplasta la entrada a cualquier valor entre 0 y 1 y hace que el modelo sea de naturaleza logaritmica
              2. Tangente hiperbolica
                1. Se define por: f(x)= tanh(x)
                  1. Es una función sigmode escalada, en un rango de (-1, 1)
                  2. Unidad lineal rectificada (ReLU)
                    1. Su Rango de Salida es entre 0 e infinito.
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