El tensor es una unidad de datos y tiene un rango específico que es el número de dimensiones que representan los datos.
Un tensor tiene valores en una matriz de componentes que son función de las coordenadas del espacio. Un tensor 3D con forma [2,1,4] en un [[1,2,3,4]], [[5,6,7,8]]]

Función de activación sigmoidea o logística

Es una función de activación (también conocida función de transferencia) que va desde (0,1) para predecir la probabilidad de una salida. Tiene una función en forma de S y se usa en nodos en redes neuronales. Es monótono porque no aumenta ni disminuye en absoluto. Es una función de activación no lineal.

Hay otros tipos de funciones de activación.

• Identidad (función de activación lineal)
• Paso binario (función de activación no lineal)
• Función de activación de tangente hiperbólica o tangente (función de activación no lineal)
• ArcTan (función de activación no lineal)
• Función de activación ReLU (unidad lineal rectificada) (función de activación no lineal)
• Leaky ReLU (función de activación no lineal)
• Unidad lineal exponencial (LEU) (función de activación no lineal)
• SoftPlus (función de activación no lineal)
• Logística también conocida como paso suave (función de activación no lineal)