¿En qué consisten las funciones de activación y por qué son importantes a la hora de trabajar con redes neuronales en la inteligencia artificial? Conoce esto y otros tips y temas para empezar a diseñar tu propia red neuronal.

La función de activación es un proceso matemático en el que se obtiene una salida con valores de encendido / apagado después de obtener una o más entradas.

Una red neuronal funciona con tres tipos de capas: capa de entrada, capa oculta y capas de salida. La parte más importante de la red neuronal son las capas ocultas que ofrecen la posibilidad de trabajar con nodos dispuestos en una topología específica. Una o más entradas se envían a una capa oculta en una red neuronal que está configurada con una función de activación específica para obtener una salida.

Las capas ocultas trabajan con funciones de activación para administrar las entradas de nuestras redes neuronales y obtener una salida final después de seguir la topología diseñada respectiva en la red neuronal.

Hay 7 funciones de activación no lineal que puede usar en su red neuronal para que demuestre que la salida esperada es la correcta. La salida de las funciones de activación es uno o cero, de modo que estas funciones pueden producir un valor de uno o cero, lo que indica que la función de activación tiene elementos de entrada que influyen (valor = 1) o no influyen (valor = 0) en un salida en una red neuronal.

Hay tres tipos de funciones de activación: paso binario, lineal y no lineal.

La función de activación de pasos binarios se utiliza para fines de clasificación que siguen un proceso de condición if-else. Se obtiene un valor cero cuando la función de activación de paso binario recibió una entrada negativa, mientras que genera un valor uno cuando recibe entradas positivas.

Algunas de las interesantes funciones activadas que puedes probar al diseñar o implementar tu red neuronal son:

• Sigmoide / logístico

• Fuga ReLu

• ReLu (unidad lineal rectificada)

• ReLu paramétrico

• Tanh (tangente hiperbólica)

• Softmax

• Swish

La importancia de trabajar con funciones de activación no lineales radica en que a este tipo de funciones de activación se les puede aplicar la derivada que fomenta la retropropagación y se rastrea o analiza datos históricos en función de su desempeño pasado.