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Definición de función de activación: – La función de activación decide si una neurona debe activarse o no calculando la suma ponderada y agregando más sesgo con ella. El propósito de la función de activación es introducir no linealidad en la salida de una neurona. Sabemos que la red neuronal tiene neuronas que funcionan en.. Hasta ahora hemos hablado de la clasificación de las redes neuronales profundas de acuerdo a las siguientes características: Capas. Arquitecturas. Funciones de pérdida. En este texto vamos a mencionar algunas de las funciones de activación más utilizadas en este dominio, esto no representa la totalidad de posibilidades sin embargo deseamos.

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Función de activación ReLU (Rectified Linear Unit): Fórmula: f (x) = max (0, x) La función ReLU produce una salida de cero si la suma ponderada es negativa y conserva la suma ponderada si es positiva. Es eficiente en términos computacionales y se utiliza comúnmente en redes neuronales profundas. Ejemplo: Detección de bordes en imágenes.. En los inicios de las redes neuronales se utilizó la función de activación sigmoide debido a la propiedad que tiene de mapear el dominio de los reales al intervalo (0,1), con lo cual se asemeja.