La Tangente Hiperbólica: Función de Activación Potente
La tangente hiperbólica (tanh) produce salidas simétricas entre -1 y 1, lo que la convierte en una función de activación más estable que la sigmoide para capas ocultas.
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La Función Sigmoide: Una Herramienta Clave en Redes Neuronales
La función sigmoide comprime cualquier valor de entrada en el rango (0, 1), lo que la convierte en la función de activación natural para modelar probabilidades en redes neuronales.
La Función Leaky ReLU y su papel en las Redes Neuronales
Leaky ReLU resuelve el problema de la neurona muerta de ReLU estándar al permitir un gradiente pequeño en la región negativa, mejorando el entrenamiento en redes profundas.
La Función Unidad Rectificada Uniforme (RELU): Una Herramienta Esencial para el Aprendizaje Profundo
ReLU es la función de activación más utilizada en redes neuronales profundas: simple, eficiente y resistente al desvanecimiento del gradiente que lastra a la sigmoide.
La Función Escalón: Una Herramienta Esencial en Redes Neuronales
La función escalón o de Heaviside es la función de activación más simple de una red neuronal: convierte cualquier entrada en una salida binaria 0 o 1.